Gần đây tôi đang nghiên cứu Open Deep Search của @SentientAGI, vì đây là giải pháp thay thế mã nguồn mở đối với Perplexity và SearchGPT. 🎯 Dữ liệu hiệu suất Sự kết hợp ODS + DeepSeek-R1 đạt được 75,3% độ chính xác trong bài kiểm tra chuẩn FRAMES, vượt qua 65,6% của OpenAI GPT-4o Search Preview, dẫn trước gần 10 điểm phần trăm. Trong bài kiểm tra SimpleQA, đạt 88,3%, gần như ngang bằng với 90,0% của GPT-4o Search Preview. Giải pháp mã nguồn mở lần đầu tiên vượt qua đối thủ đóng mã trong tìm kiếm suy luận phức tạp. ⚡️ Đổi mới kiến trúc Các công cụ tìm kiếm mã nguồn mở truyền thống chỉ đơn giản là đưa kết quả tìm kiếm gốc cho LLM xử lý. ODS thiết kế lại toàn bộ quy trình: 1️⃣ Tái cấu trúc truy vấn thông minh — hiểu ý định ngầm của người dùng, tự động tối ưu hóa từ khóa tìm kiếm 2️⃣ Phân khúc nội dung nâng cao và sắp xếp lại — lọc nội dung ít liên quan, đảm bảo LLM nhận được ngữ cảnh chất lượng cao 3️⃣ Xử lý trang web tùy chỉnh — tối ưu hóa việc thu thập thông tin từ các nguồn thông tin chính như Wikipedia, ArXiv, PubMed 4️⃣ Quyết định tìm kiếm động — thông minh đánh giá xem có cần tìm kiếm nhiều lần hay không dựa trên độ phức tạp của truy vấn 💡 Động cơ suy luận ODS-v1 dựa trên khung Chain-of-Thought và ReAct, tăng cường khả năng suy luận thông qua vòng lặp suy nghĩ/hành động/quan sát ODS-v2 dựa trên khung Chain-of-Code và CodeAct, tạo ra mã Python có thể thực thi để thực hiện suy luận chính xác Cả hai phiên bản đều có thể tự điều chỉnh chiến lược tìm kiếm dựa trên độ phức tạp của truy vấn, không giống như các giải pháp cố định mà mỗi lần đều sử dụng cùng một số lần tìm kiếm. ————————————————————————— Các nhà phát triển không còn bị buộc phải phụ thuộc vào thuật toán hộp đen, có thể tùy chỉnh logic tìm kiếm theo nhu cầu. Các công ty khởi nghiệp đã có được khả năng AI tìm kiếm tương đương với các ông lớn công nghệ. @SentientAGI ODS cung cấp khung cắm và chạy, có thể tích hợp liền mạch khi mô hình suy luận mã nguồn mở mới được phát hành, đảm bảo AI tìm kiếm mã nguồn mở luôn duy trì lợi thế cạnh tranh.