🔬 Deep Research: ИИ-агенты для серьёзных отчетов
Большая часть претензий к ИИ - галлюцинации и недостоверная информация. Это пытаются решить не только подключением web-поиска, но и развитием самих моделей.
И вот сразу череда релизов функционала тесно связанного с углубленным поиском и формированием отчетов - Deep Research. Сначала Google, потом OpenAI и Perplexity. А теперь уже есть несколько opensource решений, где вы можете вставить своему агенту любые мозги.
До этого у моделей уже был доступ к web-поиску:
1. Вы писали свой вопрос нейросети
2. Модель поменьше отдельно формировала под ваш вопрос поисковые запросы.
3. Выбирали некоторые результаты поиска и добавляли их в контекст к основной модели
4. Модель отвечала с учетом найденной в интернете информации.
Теперь же, Deep Research - это агент, который: формулирует гипотезы, ищет информацию в интернете, отдельно анализирует данные из каждого источника и может уточнять запрос на основе полученных результатов, рассуждает/размышляет и сопоставляет информацию. Могут использоваться и мультимодальные способности моделей (распознавание изображений и PDF). Ответ формируется в виде отчета, который может достигать десятков страниц.
🫠 Зачем?
Быстро погрузиться в любую тему, получить отчет и отправить начальнику.
Раньше надо было гуглить и читать кучу сайтов и страниц в интернете.
Потом появился ИИ. Стало возможным много гуглить и не читать что ты нашел, а сразу отдавать ИИ, чтобы он сделал для нас выводы.
Теперь всё в одном флаконе. Задали вопрос и получили полноценный отчет.
🫥 Конкретнее
OpenAI (https://openai.com/index/introducing-deep-research/) - по подписке за 20$ или 200$
Google (https://gemini.google/advanced/) - по подписке за 20$
Perplexity (https://www.perplexity.ai/search/) - 5 запросов в день бесплатно, безлимит по подписке за 20$
jina.ai (https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch) - opensource решение, есть демо (https://jina.ai/deepsearch)
open-deep-research (https://github.com/huggingface/smolagents/tree/gaia-submission-r1/examples/open_deep_research) от hugging face, есть демо (https://m-ric-open-deep-research.hf.space/)
ReasonerAgent-Web (https://github.com/maitrix-org/llm-reasoners/tree/main/examples/ReasonerAgent-Web) - код на гитхаб
Наверное есть и другие.
Я рассказывал про "Последний экзамен человечества" (https://t.me/optifyhub/157). Напомню, что лучшая модель на сегодня проходит этот "экзамен" на 13%. Решение от OpenAI набирает больше 25%, а от Perplexity - 21%!
По личным ощущениям - многовато воды, как будто отчет формирует студент в последние минуты до сдачи (это про Perplexity). Но надо тестировать ещё.
Выводы, пока что, делаем сами..
Подписываемся на телеграм-канал про ИИ: