في الآونة الأخيرة ، كنت أبحث عن البحث العميق المفتوح @SentientAGI ، وهو بديل مفتوح المصدر ل Perplexity و SearchGPT. 🎯 بيانات الأداء حققت مجموعة ODS + DeepSeek-R1 معدل دقة قدره 75.3٪ في معيار FRAMES ، متجاوزة بشكل مباشر GPT-4o Search Preview من OpenAI البالغ 65.6٪ وتقدمت بنحو 10 نقاط مئوية. لقد حققت 88.3٪ في اختبار SimpleQA ، مما يعادل تقريبا 90.0٪ من GPT-4o Search Preview. لأول مرة ، يتفوق الحل مفتوح المصدر على نظيره مغلق المصدر في البحث عن الاستدلال المعقد. ⚡️ الابتكار المعماري تقوم أدوات البحث التقليدية مفتوحة المصدر ببساطة بإلقاء نتائج البحث الأصلية إلى LLMs للمعالجة. أعاد نظام الوثائق الرسمية تصميم العملية برمتها: 1️⃣ إعادة بناء بناء البرمجة الذكية للاستعلام - فهم النية الضمنية للمستخدم وتحسين مصطلحات البحث تلقائيا 2️⃣ تجزئة المحتوى وإعادة ترتيبه المتقدمة - قم بتصفية المحتوى منخفض الصلة لضمان حصول LLMs على سياق عالي الجودة 3️⃣ معالجة مخصصة لموقع الويب - زحف محسن للمصادر الرئيسية مثل Wikipedia و ArXiv و PubMed وما إلى ذلك 4️⃣ قرار البحث الديناميكي - تحديد ذكي لما إذا كانت عمليات البحث المتعددة مطلوبة بناء على تعقيد الاستعلام 💡 محرك الاستدلال يعتمد ODS-v1 على أطر عمل سلسلة الفكر وإعادة التفاعل ، والتي تعزز قدرات التفكير من خلال دورة التفكير / العمل / الملاحظة يعتمد ODS-v2 على أطر عمل Chain-of-Code و CodeAct ، مما يؤدي إلى إنشاء كود Python قابل للتنفيذ للتفكير الدقيق يقوم كلا الإصدارين بتكييف استراتيجية البحث لتعقيد الاستعلام، بدلا من استخدام نفس عدد عمليات البحث في كل مرة كسيناريو ثابت. ————————————————————————— لم يعد المطورون مجبرا على الاعتماد على خوارزميات الصندوق الأسود ويمكنهم تخصيص منطق البحث الخاص بهم وفقا لاحتياجاتهم. تتمتع الشركات الناشئة بإمكانية الوصول إلى إمكانات البحث عن الذكاء الاصطناعي على قدم المساواة مع عمالقة التكنولوجيا. يوفر @SentientAGI ODS إطار عمل للتوصيل والتشغيل يسمح بالتكامل السلس لنماذج الاستدلال الجديدة مفتوحة المصدر عند الإصدار ، مما يضمن أن الذكاء الاصطناعي البحث مفتوح المصدر يحافظ دائما على ميزة تنافسية.