Представляем Open Deep Search (ODS)
Open Deep Search (ODS) — это модульная открытая платформа для поиска, которая использует открытые агентские технологии для улучшения поиска и обработки информации.
Проблемы закрытых решений
Современные технологии поисковых систем, интегрированные с большими языковыми моделями (LLM), в основном ориентированы на закрытые решения, такие как Google и GPT-4. Эти системы, хотя и эффективные, ограничивают возможности настройки и снижают уровень прозрачности и сотрудничества в сообществе.
Решение от ODS
В ответ на эти ограничения, исследователи из Университета Вашингтона, Принстона и UC Berkeley разработали ODS — открытую платформу для поиска, которая легко интегрируется с любой выбранной пользователем LLM. ODS включает два основных компонента: Открытый Поисковый Инструмент и Открытый Агент Размышлений.
Открытый Поисковый Инструмент
Этот инструмент выделяется благодаря продвинутой системе поиска, которая использует интеллектуальную переформулировку запросов для более точного понимания намерений пользователей. Это значительно улучшает качество и разнообразие результатов поиска.
Открытый Агент Размышлений
Агент использует два подхода: Chain-of-thought ReAct и Chain-of-code CodeAct, которые помогают интерпретировать запросы пользователей и обеспечивать точные и контекстуальные ответы.
Эффективность ODS
По результатам тестирования, ODS демонстрирует высокую точность, достигая 88.3% по стандарту SimpleQA и 75.3% по стандарту FRAMES, что превосходит многие закрытые альтернативы.
Адаптивное использование инструментов
ODS эффективно управляет ресурсами, минимизируя дополнительные поиски для простых запросов и увеличивая их для сложных, что демонстрирует умное распределение ресурсов в зависимости от сложности запроса.
Заключение
Open Deep Search представляет собой значительный шаг к демократизации AI, предлагая открытую платформу, которая поддерживает инновации и прозрачность в сообществе. ODS способствует развитию сложных возможностей поиска и размышлений, устанавливая высокие стандарты для будущих исследований.
Практические рекомендации для бизнеса
- Изучите, как технологии AI могут изменить ваш подход к работе.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния AI на бизнес.
- Выбирайте инструменты, которые можно адаптировать под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта и постепенно расширяйте использование AI.
Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram для получения актуальных новостей AI.
Пример решения на базе AI
Посмотрите на практический пример: продажный бот, который автоматизирует взаимодействие с клиентами и управляет взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
