Нещодавно я досліджував Open Deep Search @SentientAGI, який є альтернативою Perplexity та SearchGPT з відкритим вихідним кодом. 🎯 Дані про продуктивність Комбінація ODS + DeepSeek-R1 досягла показника точності 75,3% у бенчмарку FRAMES, безпосередньо перевищивши 65,6% у GPT-4o Search Preview від OpenAI і випередивши майже на 10 відсоткових пунктів. Він досяг 88,3% у тесті SimpleQA, майже зрівнявшись з 90,0% GPT-4o Search Preview. Вперше рішення з відкритим вихідним кодом перевершує свій аналог із закритим вихідним кодом у складному пошуку висновків. ⚡️ Архітектурні інновації Традиційні пошукові інструменти з відкритим вихідним кодом просто передають оригінальні результати пошуку в LLM для обробки. ODS переробив весь процес: 1️⃣ Інтелектуальний рефакторинг запитів - розуміння неявного наміру користувача та автоматична оптимізація пошукових запитів 2️⃣Розширене подрібнення та перевпорядкування контенту – фільтруйте низькорелевантний контент, щоб гарантувати, що LLM отримують високоякісний контекст 3️⃣ Індивідуальна обробка веб-сайтів - Оптимізовано сканування для основних джерел, таких як Wikipedia, ArXiv, PubMed тощо 4️⃣ Динамічне пошукове рішення - інтелектуальне визначення того, чи потрібно кілька пошуків на основі складності запиту. 💡 Механізм логічного висновку ODS-v1 базується на фреймворках Chain-of-Thought та ReAct, які покращують можливості міркування за допомогою циклу мислення/дії/спостереження ODS-v2 базується на фреймворках Chain-of-Code і CodeAct, генеруючи виконуваний код Python для точних міркувань Обидві версії адаптують стратегію пошуку до складності запиту, а не використовують однакову кількість пошукових запитів щоразу як фіксований сценарій. ————————————————————————— Розробники більше не змушені покладатися на алгоритми чорного ящика і можуть налаштовувати логіку пошуку відповідно до своїх потреб. Стартапи мають доступ до пошукових можливостей штучного інтелекту нарівні з технологічними гігантами. @SentientAGI ODS пропонує фреймворк plug-and-play, який дозволяє безшовно інтегрувати нові моделі логічного висновку з відкритим вихідним кодом після випуску, гарантуючи, що пошуковий штучний інтелект з відкритим вихідним кодом завжди зберігає конкурентну перевагу.