Ich habe kürzlich @SentientAGI's Open Deep Search untersucht, schließlich ist es eine Open-Source-Alternative zu Perplexity und SearchGPT. 🎯 Leistungsdaten Die Kombination aus ODS + DeepSeek-R1 erreichte im FRAMES-Benchmark eine Genauigkeit von 75,3 %, was OpenAI GPT-4o Search Preview mit 65,6 % direkt übertrifft und fast 10 Prozentpunkte voraus ist. Im SimpleQA-Test erreichte es 88,3 %, was fast an die 90,0 % von GPT-4o Search Preview herankommt. Zum ersten Mal hat eine Open-Source-Lösung bei komplexen Suchanfragen die proprietären Wettbewerber übertroffen. ⚡️ Architektur-Innovation Traditionelle Open-Source-Suchwerkzeuge geben einfach die ursprünglichen Suchergebnisse an LLM weiter. ODS hat den gesamten Prozess neu gestaltet: 1️⃣ Intelligente Abfrage-Rekonstruktion – Verständnis der impliziten Absichten der Nutzer, automatische Optimierung der Suchbegriffe 2️⃣ Fortgeschrittene Inhaltssegmentierung und -neuordnung – Filterung von wenig relevanten Inhalten, um sicherzustellen, dass LLM qualitativ hochwertigen Kontext erhält 3️⃣ Anpassbare Webseitenverarbeitung – Optimierung des Crawling für wichtige Informationsquellen wie Wikipedia, ArXiv, PubMed usw. 4️⃣ Dynamische Suchentscheidungen – Intelligente Beurteilung, ob basierend auf der Komplexität der Abfrage mehrere Suchen erforderlich sind 💡 Schlussfolgerungs-Engine ODS-v1 basiert auf dem Chain-of-Thought- und ReAct-Framework, um die Schlussfolgerungsfähigkeit durch einen Denk-/Handlungs-/Beobachtungszyklus zu verbessern. ODS-v2 basiert auf dem Chain-of-Code- und CodeAct-Framework, um ausführbaren Python-Code für präzise Schlussfolgerungen zu generieren. Beide Versionen können ihre Suchstrategien an die Komplexität der Abfrage anpassen und verwenden nicht wie feste Lösungen bei jeder Anfrage die gleiche Anzahl von Suchen. ————————————————————————— Entwickler sind nicht mehr gezwungen, auf Black-Box-Algorithmen angewiesen zu sein, sondern können die Suchlogik nach Bedarf anpassen. Startups haben nun die gleichen Such-AI-Fähigkeiten wie Technologiegiganten. @SentientAGI ODS bietet ein Plug-and-Play-Framework, das nach der Veröffentlichung neuer Open-Source-Schlussfolgerungsmodelle nahtlos integriert werden kann, um sicherzustellen, dass die Open-Source-Such-AI stets wettbewerbsfähig bleibt.