Récemment, j'étudie Open Deep Search de @SentientAGI, après tout, c'est une alternative open source qui rivalise avec Perplexity et SearchGPT. 🎯 Données de performance La combinaison ODS + DeepSeek-R1 a atteint un taux de précision de 75,3 % dans le benchmark FRAMES, dépassant directement le 65,6 % de l'OpenAI GPT-4o Search Preview, avec un avance de près de 10 points de pourcentage. Elle a atteint 88,3 % dans le test SimpleQA, presque à égalité avec le 90,0 % de GPT-4o Search Preview. C'est la première fois qu'une solution open source dépasse des concurrents fermés dans la recherche de raisonnement complexe. ⚡️ Innovation architecturale Les outils de recherche open source traditionnels se contentent de transmettre les résultats de recherche bruts à un LLM. ODS a redessiné l'ensemble du processus : 1️⃣ Reconstruction intelligente des requêtes — Comprendre l'intention implicite de l'utilisateur, optimiser automatiquement les mots de recherche 2️⃣ Segmentation et réorganisation avancées du contenu — Filtrer le contenu de faible pertinence, garantir que le LLM obtienne un contexte de haute qualité 3️⃣ Traitement de sites web personnalisé — Optimiser le scraping pour des sources d'information majeures comme Wikipedia, ArXiv, PubMed, etc. 4️⃣ Décision de recherche dynamique — Évaluer intelligemment si plusieurs recherches sont nécessaires en fonction de la complexité de la requête 💡 Moteur de raisonnement ODS-v1 est basé sur le cadre Chain-of-Thought et ReAct, renforçant la capacité de raisonnement par un cycle de réflexion/action/observation. ODS-v2 est basé sur le cadre Chain-of-Code et CodeAct, générant du code Python exécutable pour un raisonnement précis. Les deux versions peuvent ajuster de manière adaptative leur stratégie de recherche en fonction de la complexité de la requête, contrairement à une solution fixe qui utilise toujours le même nombre de recherches. ————————————————————————— Les développeurs ne sont plus contraints de dépendre d'algorithmes en boîte noire, ils peuvent personnaliser la logique de recherche selon leurs besoins. Les startups obtiennent des capacités de recherche AI équivalentes à celles des géants de la technologie. @SentientAGI ODS offre un cadre plug-and-play, et après la publication de nouveaux modèles de raisonnement open source, une intégration transparente est possible, garantissant que la recherche AI open source conserve toujours un avantage concurrentiel.