Yayınlanan: 19 Nisan 2025 / Güncelleme: 19 Nisan 2025 - Yazar: Konrad Wolfenstein
KI Açık Kaynak Alternatif: AI, ayrıntılı web araştırması için kaynak açık “açık derin araştırmaları” yayınlar: xpert.digital
Yapılandırılmış, Kaynak, Güçlü: Birlikte AI derin araştırmaları yeni bir seviyeye getiriyor
Birlikte AI “Açık Derin Araştırma” ta getiriyor: OpenAIS derin araştırmalarına açık kaynaklı bir alternatif
16 Nisan 2025'te, AI, Openais derin araştırmalarına alternatif olarak tasarlanmış yapılandırılmış web araştırması için kaynak bir sistem olan “Açık Derin Araştırma” yayınladı. Araç, karmaşık soruları çok aşamalı web araştırması yoluyla cevaplayabilir ve kapsamlı, kaynak tabanlı raporlar oluşturabilir. Tescilli çözümlerin aksine, AI, topluluk temelli daha fazla gelişimi teşvik etmek için tam kodu, veri kayıtlarını ve sistem mimarisini sağlar.
İçin uygun:
Açık derin araştırmalar mimarisi
Açık derin araştırma, insan araştırma sürecini taklit eden dört aşamalı bir iş akışı ile çalışır. Süreç, bir AI modelinin ilgili arama sorgularının bir listesini oluşturduğu bir planlama adımı ile başlar. Daha sonra Web'den uygun içerik Tavily Search API ile toplanır. Bir değerlendirme modeli daha sonra bir yazma modelinden önce herhangi bir bilgi boşluğu olup olmadığını kontrol eder Nihayet nihai raporu oluşturur.
Birlikte AI'nın özel yaklaşımı, iş akışındaki farklı görevler için farklı özel modellerin kullanımında yatmaktadır-“Ajan karışımı” (MOA) yaklaşımı. Aşağıdaki AI modelleri uygulama için kullanılır:
- Planlayıcı: Qwen2.5-72b Alibaba'dan Turbo'ya planlama ve akıl yürütme becerileri için talimat ver
- Özet: LLAMA 3.3-70B Turbo'ya Meta'dan uzun web içeriğini özetlemesi için talimat ver
- JSON EXTRACTOR: LLAMA 3.1-70B Yapılandırılmış bilgi çıkarma için Meta'dan Turbo'ya talimat ver
- Raporlama Üreticisi: Deepseek-V3 Bilgi toplama ve yüksek kaliteli araştırma raporlarının oluşturulması için
Daha uzun metinlerle başa çıkabilmek için, özet model içeriği kompakt bir şekilde özetler ve alaka düzeyini değerlendirir. Bu, ses modellerinin bağlam pencerelerinin taşmasını önler.
Teknik Yığın ve Entegrasyon
Teknik bir temel olarak, modeller kendi AI bulut platformu aracılığıyla sağlanır. Web arama ve içerik sorgusu Tavily aracılığıyla gerçekleşir, bu nedenle belirli bir avantaj, web sitesi içeriğinin aramasının ve aramasının tek bir API çağrısında çağrılabilmesidir.
Tipik bir istek için işleme süresi, talebin karmaşıklığına ve değerlendirme ve yansıma döngülerinin sayısına bağlı olarak 2 ila 5 dakikadır.
Multimodal sürümler ve genişletilmiş işlevler
Açık derin araştırmalar sadece metin sürümleriyle sınırlı değil, aynı zamanda bir dizi çok modlu işlev sunuyor:
- HTML Sürümü: Sonuçlar yapılandırılmış bir HTML formatında sunulur, metin ve görsel öğeler birleştirilir
- Diyagramlar: JavaScript Kütüphanesi Deniz Kızı JS aracılığıyla otomatik diyagram oluşturma
- Kapak Görüntüleri: Black Forest Labs 'Flux modellerinin yardımıyla tematik olarak uygun görüntülerin üretilmesi
- Podcast Fonksiyonu: Cartezya'dan Sonic Dil modellerini kullanarak raporun ana noktalarını özetleyen kompakt bir ses podcast'in otomatik oluşturulması
Bu multimodal çıkış formatları, araştırılan bilgilerin daha kapsamlı ve çekici bir sunumunu sağlar.
Performans Değerlendirmesi ve Ölçerler
AI birlikte açık derin araştırmaların performansını üç popüler ölçüt kullanarak değerlendirdi:
- Çerçeveler: Çok Aşamalı Mantıksal Sonuçlar Testi
- Simpleqa: gerçek bilginin incelenmesi
- Hotpotqa: Birkaç sonuç Adımı gerektiren çok hızlı soruların değerlendirilmesi
Her üç kriterde de, açık derin araştırmalar, arama araçları olmadan temel modellerden çok daha iyi kesildi. Ayrıca Langchains Open Deep Araştırma (LDR) ve sarılma Yüzleri Smolagen (SearchCodeAgent) gibi benzer açık sistemlerle karşılaştırıldığında, sistem genellikle daha yüksek kalitede cevap aldı.
Değerlendirmenin özellikle önemli bir sonucu, birkaç ardışık araştırma adımının cevap kalitesini önemli ölçüde iyileştirdiğinin farkına varmaktı. Tek bir arama çalışmasıyla sınırlı olduğunda, doğruluk belirgin bir şekilde düştü.
Bilinen kısıtlamalar ve zorluklar
İlerlemeye rağmen, AI birlikte sisteminde çeşitli kısıtlamaları gösterir:
- Hata Devam: İş akışının erken adımlarındaki hatalar tüm boru hattı boyunca devam edebilir ve yanlış son sonuçlara yol açabilir
- Halüsinasyonlar: Kaynakları yorumlarken halüsinasyonlar, özellikle belirsiz veya çelişkili bilgilerle ortaya çıkabilir
- Yapısal Bozulmalar: Eğitim verilerindeki veya arama endekslerindeki önyargı sonuçları etkileyebilir
- Toplarite: Yüksek -To -date ihtiyaçları veya düşük web kapağına sahip konular özel bir zorluktur.
- Önbellekleme Sorunu: Uygulanan önbellekleme maliyetleri azaltabilir, ancak uygun bir son kullanma süresi olmadan modası geçmiş bilgilerin teslimine yol açar
Bu kısıtlamalar mevcut AI araştırma araçlarına özgüdür ve gelecekteki iyileştirmeler için önemli zorlukları temsil eder.
İçin uygun:
Diğer tekliflere kıyasla derin araştırmalar açık
Derin araştırma işlevlerinin geliştirilmesi şu anda AI sağlayıcıları arasında bir eğilimdir. OpenAai başlangıçta konsepti tanıttı, ancak şimdi Google, GroK ve şaşkınlık da benzer işlevler sunuyor. Antropik yakın zamanda Claude modeli için ajan tabanlı bir araştırma işlevi sundu.
Hugging Face, Openai'nin yayınlanmasından kısa bir süre sonra kaynak -open alternatifi sunmuştu, ancak daha fazla geliştirmedi. Bir AI arama motoru olarak, şaşkınlık, ChatGpts derin araştırmalarına ücretsiz bir alternatif sunar, böylece kullanıcılar her gün “derin araştırma” ile en fazla beş arama yapabilir.
OpenAIS Deep Research gibi kapalı, ücretli sistemlerin aksine (ChatGPT Pro aboneliğinin bir kısmı ayda yaklaşık 200 $ 'dır), birlikte AI tamamen açık ve kaynak açılan bir alternatif sunar.
Topluluk Odağı ve Genişletilebilirliği
Birlikte AI, açık derin araştırmaları kasıtlı olarak topluluk tarafından genişletilebilen ve geliştirilebilen açık bir platform olarak tasarladı. Mimari kolayca genişletilebilecek şekilde tasarlanmıştır - geliştiriciler kendi modellerini entegre edebilir, veri kaynaklarını ayarlayabilir veya yeni çıktı formatları ekleyebilir.
Komple kod ve belgeler GitHub'da bir değerlendirme veri seti ve şirket blogunda ayrıntılı açıklamalarla birlikte yayınlandı. Birlikte AI, sistemini açık kaynak topluluğundan daha fazla deney ve iyileştirmelerin temeli olarak görüyor.
Bu açıklık, diğer büyük AI şirketlerinin kapalı yaklaşımlarının aksine duruyor ve O3-mini düzeyinde kaynak açılan bir kodlama modelinin son yayınlanması gibi önceki projelerde de ifade edilen AIS açık kaynak AI için daha geniş bir katılım, ancak kapalı rekabetten önemli ölçüde daha az parametreye sahip.
AI araştırma manzarası için anlam
AI ile açık derin araştırmaların yayınlanması, ileri düzey AI araştırma araçlarının demokratikleşmesinde önemli bir adımdır. Güçlü AI modelleri, yapılandırılmış çok seviyeli web araştırması ve multimodal çıkış formatlarının kombinasyonu ile sistem tescilli çözümlere umut verici bir alternatif sunar.
Açık yaklaşım, geliştiricilerin ve araştırmacıların sistemi ihtiyaçlarına göre uyarlamalarını, genişletmelerini ve geliştirmelerini sağlar. Bu, uzun vadede kapalı sistemlerde mümkün olandan daha yenilikçi ve çeşitli uygulamalara yol açabilir.
Özellikle halüsinasyonlar, önyargılar ve topikallik konusunda hala zorluklar olmasına rağmen, AIS açık derin araştırmalar, güçlü AI araştırma araçlarının tescilli platformlarla sınırlı olması gerekmediğini göstermektedir. Girişim sadece gelişmiş AI teknolojisine açık erişimi desteklemekle kalmaz, aynı zamanda AI destekli araştırma sonuçlarına güven için şeffaflık ve izlenebilirlik önemli faktörlere de katkıda bulunur.
İçin uygun:
AI dönüşümünüz, AI entegrasyonu ve AI platformu endüstri uzmanınız
☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır
☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!
Konrad Wolfenstein
Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.
iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.
