Yayınlanma tarihi: 19 Nisan 2025 / Güncelleme tarihi: 19 Nisan 2025 – Yazar: Konrad Wolfenstein
Yapay Zeka Açık Kaynak Alternatifi: Together AI, detaylı web araştırması için açık kaynaklı "Open Deep Research"ü yayınladı – Resim: Xpert.Digital
Yapılandırılmış, açık kaynaklı, güçlü: Together AI, derinlemesine araştırmayı yeni bir seviyeye taşıyor
Together AI, OpenAI'nin Derin Araştırma çözümüne açık kaynaklı bir alternatif olan "Açık Derin Araştırma"yı sunuyor
16 Nisan 2025'te Together AI, OpenAI'nin Deep Research'üne alternatif olarak tasarlanmış, yapılandırılmış web araştırması için açık kaynaklı bir sistem olan "Open Deep Research"ü yayınladı. Bu araç, çok aşamalı web araştırması yoluyla karmaşık soruları yanıtlayabilir ve kapsamlı, kaynak tabanlı raporlar oluşturabilir. Tescilli çözümlerin aksine, Together AI, topluluk tabanlı geliştirmeyi teşvik etmek için tüm kodu, veri kümelerini ve sistem mimarisini kamuya açık hale getiriyor.
Bununla ilgili olarak:
Açık Derin Araştırma mimarisi
Open Deep Research, insan araştırma sürecini taklit eden dört aşamalı bir iş akışı kullanır. Süreç, bir yapay zeka modelinin ilgili arama sorgularının bir listesini oluşturduğu bir planlama adımıyla başlar. Ardından, Tavily arama API'si kullanılarak web'den ilgili içerik toplanır. Daha sonra bir değerlendirme modeli, kalan bilgi boşluklarını kontrol eder ve son olarak bir yazma modeli nihai raporu oluşturur.
Together AI'nin benzersiz yaklaşımı, iş akışı içindeki farklı görevler için çeşitli uzmanlaşmış modeller kullanmasında yatmaktadır; bu yaklaşıma "Ajan Karışımı" (MoA) yaklaşımı denir. Uygulama için aşağıdaki yapay zeka modelleri kullanılmaktadır:
- Planlama ve mantık yürütme becerileri için Alibaba'dan Qwen2.5-72B-Instruct-Turbo planlayıcı
- Özet: Meta tarafından geliştirilen Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo, uzun web içeriklerini özetlemek için kullanılan bir araçtır
- JSON Çıkarıcı: Yapılandırılmış bilgi çıkarımı için Meta'dan Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo
- Rapor oluşturucu: Bilgileri bir araya getirmek ve yüksek kaliteli araştırma raporları oluşturmak için DeepSeek-V3
Daha uzun metinleri işlemek için özetleme modeli, içeriği kompakt bir şekilde özetler ve alaka düzeyini değerlendirir. Bu, dil modellerinin bağlam pencerelerinin taşmasını önler.
Teknik altyapı ve entegrasyon
Modeller, Together AI'nin tescilli bulut platformu aracılığıyla sağlanmaktadır. Web araması ve içerik alma işlemleri Tavily tarafından gerçekleştirilir ve özellikle arama ve web sitesi içeriği alma işlemlerinin tek bir API çağrısıyla yapılabilmesi avantajına sahiptir.
Tipik bir isteğin işleme süresi, isteğin karmaşıklığına ve değerlendirme ve yansıtma döngülerinin sayısına bağlı olarak 2 ila 5 dakika arasındadır.
Çok modlu çıktılar ve genişletilmiş işlevler
Open Deep Research yalnızca metin çıktısıyla sınırlı değildir, aynı zamanda bir dizi çok modlu işlev de sunmaktadır:
- HTML çıktısı: Sonuçlar, metin ve görsel öğeleri birleştiren yapılandırılmış bir HTML formatında sunulur
- Grafikler: Mermaid JS JavaScript kütüphanesi aracılığıyla otomatik grafik oluşturma
- Kapak görselleri: Black Forest Labs'ın Flux modelleri kullanılarak temaya uygun görsellerin oluşturulması
- Podcast işlevi: Cartesia'nın Sonic konuşma modellerini kullanarak raporun ana noktalarını özetleyen kısa bir sesli podcast'in otomatik olarak oluşturulması
Bu çok modlu çıktı formatları, araştırılan bilgilerin daha kapsamlı ve ilgi çekici bir şekilde sunulmasını sağlar.
Performans değerlendirmesi ve kıyaslama ölçütleri
Together AI, Open Deep Research'ün performansını üç popüler kıyaslama ölçütü kullanarak değerlendirdi:
- ÇERÇEVELER: Çok aşamalı mantıksal akıl yürütme testi
- SimpleQA: Olgusal Bilginin Test Edilmesi
- HotPotQA: Çok aşamalı akıl yürütme gerektiren soruların değerlendirilmesi
Üç kıyaslama testinin tamamında, Open Deep Research, arama araçları içermeyen temel modellere kıyasla önemli ölçüde daha iyi performans gösterdi. LangChain'in Open Deep Research (LDR) ve Hugging Faces SmolAgents (SearchCodeAgent) gibi benzer açık sistemlerle karşılaştırıldığında, sistem genel olarak daha yüksek yanıt kalitesi elde etti.
Değerlendirmenin özellikle önemli bir bulgusu, ardışık birden fazla arama adımının yanıtların kalitesini önemli ölçüde artırmasıydı. Tek bir aramayla sınırlandırıldığında ise doğruluk belirgin şekilde azaldı.
Bilinen sınırlamalar ve zorluklar
İlerlemeye rağmen, Together AI sisteminin çeşitli sınırlamalarına dikkat çekiyor:
- Hata yayılımı: İş akışının ilk aşamalarındaki hatalar, tüm süreç boyunca yayılabilir ve hatalı sonuçlara yol açabilir
- Halüsinasyonlar: Özellikle belirsiz veya çelişkili bilgiler içeren kaynakları yorumlarken halüsinasyonlar meydana gelebilir
- Yapısal önyargılar: Eğitim verilerindeki veya arama indekslerindeki önyargılar sonuçları etkileyebilir
- Güncellik: Güncelliği yüksek olan veya internette düşük kapsama alanına sahip konular özel bir zorluk teşkil eder
- Önbellekleme sorunu: Uygulanan önbellekleme maliyetleri düşürebilse de, yeterli geçerlilik süresi olmadan güncel olmayan bilgilerin sunulmasına yol açar
Bu sınırlamalar, mevcut yapay zeka araştırma araçları için tipiktir ve gelecekteki iyileştirmeler için önemli zorluklar teşkil etmektedir.
Bununla ilgili olarak:
Open Deep Research'ün diğer tekliflerle karşılaştırılması
Derinlemesine araştırma yeteneklerinin geliştirilmesi, yapay zeka sağlayıcıları arasında şu anda bir trend haline geldi. Bu kavramı ilk olarak OpenAI ortaya attı, ancak Google, Grok ve Perplexity de benzer özellikler sunuyor. Anthropic de yakın zamanda Claude modeli için ajan tabanlı bir araştırma işlevi tanıttı.
Hugging Face, OpenAI'nin piyasaya sürülmesinden kısa bir süre sonra açık kaynaklı bir alternatif sunmuştu, ancak bunu daha fazla geliştirmedi. Yapay zeka arama motoru Perplexity, ChatGPT'nin Derin Araştırma özelliğine ücretsiz bir alternatif sunarak kullanıcıların günde beş adede kadar "derin araştırma" araması yapmasına olanak tanıyor.
OpenAI'nin Deep Research gibi kapalı, ücretli sistemlerinin (aylık yaklaşık 200 dolarlık ChatGPT Pro aboneliğinin bir parçası) aksine, Together AI tamamen açık ve açık kaynaklı bir alternatif sunuyor.
Topluluk odaklılık ve ölçeklenebilirlik
Together AI, Open Deep Research'ü, topluluk tarafından genişletilebilen ve geliştirilebilen açık bir platform olarak tasarladı. Mimari, kolayca genişletilebilir olacak şekilde tasarlandı; geliştiriciler kendi modellerini entegre edebilir, veri kaynaklarını uyarlayabilir veya yeni çıktı formatları ekleyebilirler.
Kodun tamamı ve dokümantasyon, değerlendirme veri seti ve ayrıntılı açıklamalarla birlikte şirket blogunda GitHub'da yayınlandı. Together AI, sistemini açık kaynak topluluğu tarafından yapılacak daha fazla deney ve iyileştirme için bir temel olarak görüyor.
Bu açıklık, diğer büyük yapay zeka şirketlerinin kapalı yaklaşımlarıyla tezat oluşturuyor ve Together AI'nin açık kaynaklı yapay zekaya olan daha geniş bağlılığını yansıtıyor; bu bağlılık, daha önceki projelerde de ifade edilmişti, örneğin yakın zamanda piyasaya sürülen ve o3-mini seviyesinde ancak kapalı rakiplerine göre önemli ölçüde daha az parametreye sahip bir açık kaynak kodlama modeli gibi.
Yapay zeka araştırmaları alanı için önemi
Together AI tarafından piyasaya sürülen Open Deep Research, gelişmiş yapay zeka araştırma araçlarının demokratikleşmesinde önemli bir adımı temsil ediyor. Güçlü yapay zeka modellerini, yapılandırılmış çok aşamalı web araştırmasını ve çok modlu çıktı formatlarını bir araya getiren sistem, tescilli çözümlere umut vadeden bir alternatif sunuyor.
Açık yaklaşım, geliştiricilerin ve araştırmacıların sistemi kendi ihtiyaçlarına göre uyarlamalarına, genişletmelerine ve iyileştirmelerine olanak tanır. Uzun vadede bu, kapalı sistemlerle mümkün olandan daha yenilikçi ve çeşitli uygulamalara yol açabilir.
Özellikle halüsinasyonlar, önyargı ve zamanlama konularında zorluklar devam etse de, Together AI'nin Açık Derin Araştırma girişimi, güçlü yapay zeka araştırma araçlarının tescilli platformlarla sınırlı kalmasına gerek olmadığını göstermektedir. Bu girişim, gelişmiş yapay zeka teknolojisine açık erişimi teşvik etmekle kalmayıp, yapay zeka destekli araştırmalara güven oluşturmak için çok önemli faktörler olan şeffaflık ve tekrarlanabilirliğe de katkıda bulunmaktadır.
Bununla ilgili olarak:
Yapay zeka dönüşümü, yapay zeka entegrasyonu ve yapay zeka platformu sektöründeki uzmanınız
☑️ İş dilimiz İngilizce veya Almancadır
☑️ YENİ: Anadilinizde yazışma imkanı!
Konrad Wolfenstein
Ben ve ekibim, kişisel danışmanınız olarak size hizmet vermekten mutluluk duyarız.
Benimle iletişime geçmek için buradaki iletişim formunu doldurabilir veya +49 89 89 674 804 ( Münih) telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: [email protected]
Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.
