Open Deep Search가 도착하여 당황하고 Chatgpt 검색에 도전합니다.
기술 세계에 있다면 오픈 딥 스 검색 (ODS)을 둘러싼 버즈, Sentient Foundation의 새로운 오픈 소스 프레임 워크에 대해 들었을 것입니다. ODS는 Perplexity 및 Chatgpt 검색과 같은 독점적 인 AI 검색 엔진에 대한 강력한 대안을 제공하여 파도를 만들고 있으며, 웹 검색 및 기타 도구를 활용하여 쿼리에 효과적으로 답변하는 고급 추론 에이전트를 사용하여 LLM (Langer Models)에 권한을 부여하는 것입니다.
AI 검색 환경
Perplexity 및 Chatgpt 검색과 같은 오늘날의 AI 검색 도구는 LLM의 지식과 추론을 실시간 웹 검색과 결합하여 최신 답변을 제공합니다. 그러나 이러한 시스템은 종종 독점 문 뒤에 잠겨있어 사용자 정의 및 전문 응용 프로그램을 도전 할 수 있습니다.
벤처 비트 (VentureBeat)와 공유 된 Sensient의 공동 설립자 인 Himanshu Tyagi는 "AI 검색의 대부분의 혁신은 폐쇄 문 뒤에서 일어나고 있습니다. 오픈 소스 노력은 역사적으로 유용성과 성능에 뒤쳐져 왔습니다. ODS는 이러한 격차를 막기 위해 열린 시스템이 경쟁 할 수있을뿐만 아니라 잠재적으로 밀폐 된 대응제, 속도 및 유연성을 경쟁 할 수 있음을 증명합니다."
깊은 검색 (ODS) 아키텍처를 엽니 다
ODS는 또 다른 도구가 아닙니다. DeepSeek-R1과 같은 오픈 소스 모델과 GPT-4O 및 Claude와 같은 폐쇄 된 모델과 통합 할 수있는 플러그 앤 플레이 시스템입니다. 핵심에는 ODS에는 두 가지 주요 구성 요소가 있습니다.
열린 검색 도구
이 구성 요소는 쿼리를 가져 와서 웹을 검색하여 관련 정보가 LLM에 컨텍스트로 피드백을 제공합니다. 또한 똑똑하고 다양한 방법으로 쿼리를 광범위하고 다양한 검색을 보장합니다. 검색 엔진에서 결과를 가져 오면 스 니펫과 링크 된 페이지를 추출한 다음 가장 관련성이 높은 콘텐츠에서 청크 및 재 속도를 0으로 사용합니다. Wikipedia, Arxiv 및 PubMed와 같은 특정 출처를 처리하는 데 특히 능숙하며 상충되는 정보에 직면 할 때 신뢰할 수있는 출처를 우선시하라는 메시지가 표시됩니다.
열린 추론 대리인
이 에이전트는 쿼리를 취하고 기본 LLM 및 다양한 도구 (열린 검색 도구 포함)를 사용하여 최종 답변을 제공합니다. Sentient는 OD 내에서 두 개의 별개의 에이전트 아키텍처를 제공합니다.
ODS-V1
이 버전은 COT (Chain-of Thought) 추론과 결합 된 React Agent 프레임 워크를 사용합니다. 반응 에이전트는 추론 단계 ( "생각")와 행동 (검색 도구 사용)과 관찰 (해당 조치의 결과)을 번갈아 가며. ODS-V1은이 프로세스를 통해 답변에 도달합니다. React Agent가 SNAG에 부딪히면 COT의 자기 일관성에 빠지고 여러 COT 응답을 샘플링하고 가장 일반적인 답변을 선택합니다.
ODS-V2
이 버전은 COC (Cain-of-Code)와 Hugging Face Smolagents 라이브러리로 제작 된 CodeAct 에이전트를 사용합니다. Coct는 문제를 해결하기 위해 코드 스 니펫을 생성하고 실행하는 LLM의 능력을 활용하는 반면, CodeAct는 계획 조치를 위해 코드 생성을 사용합니다. ODS-V2는 여러 도구 및 에이전트를 관리 할 수 있으므로 정교한 계획과 여러 검색 반복이 필요한 복잡한 작업을 해결하는 데 이상적입니다.
ODS 아키텍처 크레디트 : Arxiv
Tyagi는 "Chatgpt 또는 Grok과 같은 도구는 대화 에이전트를 통해 '깊은 연구'를 제공하지만 ODS는 다른 수준에서 작동합니다. 더 많은 수준에서 직접적으로 운영됩니다.
성능 및 실제 결과
오픈 소스 DeepSeek-R1 모델과 짝을 이루어 Perplexity AI 및 OpenAi의 GPT-4O 검색 미리보기와 같은 폐쇄 소스 경쟁 업체와 GPT-4O 및 LLAMA-3.1-70B와 같은 독립형 LLM에 비해 ODS를 테스트에 넣습니다. 그들은 검색 가능 AI 시스템의 정확도를 평가하기 위해 프레임과 SimpleQA 벤치 마크를 사용했습니다.
결과? 인상적인. ODS-V1 및 ODS-V2는 모두 DeepSeek-R1과 팀을 이루었을 때 당연히 당황한 제품의 플래그십 제품을 넘어 섰습니다. DeepSeek-R1이있는 ODS-V2는 Complex Frames 벤치 마크에서 GPT-4O 검색 미리보기를 능가하고 SimpleQA에서 가까이 왔습니다.
매혹적인 통찰력 중 하나는 프레임 워크의 효율성이었습니다. 두 ODS 버전의 추론 에이전트는 검색 도구를 현명하게 사용하는 법을 배웠으며, 종종 초기 결과의 품질에 따라 다른 검색이 필요한지 여부를 결정합니다. 예를 들어, ODS-V2는 프레임의 더 복잡한 멀티 홉 쿼리와 비교하여 단순한 SimpleQA 작업에서 더 적은 수의 웹 검색을 사용하여 리소스 사용을 최적화했습니다.
기업에 대한 시사점
실시간 정보로 강력한 AI 추론 기능을 활용하려는 비즈니스의 경우 ODS는 게임 체인저입니다. 독점 AI 검색 시스템에 대한 투명하고 맞춤형 및 고성능 대안을 제공합니다. 선호하는 오픈 소스 LLM 및 도구를 연결하는 기능은 조직이 AI 스택을 조정하고 단일 공급 업체에 고정되는 것을 피할 수 있음을 의미합니다.
Tyagi는“ODS는 모듈성을 염두에두고 설계되었습니다. "이것은 프롬프트에 제공된 설명을 기반으로 사용할 도구를 동적으로 선택합니다. 이는 사전 노출이 필요하지 않고 잘 설명 된 한 유창하게 익숙하지 않은 도구와 상호 작용할 수 있음을 의미합니다."
그러나 그는 도구 세트가 너무 혼란스러워지면 ODS 성능이 어려워 질 수 있다고 경고했다.
Sensient는 Github에서 ODS 코드를 사용할 수있게 해주었 고 커뮤니티가 탐색하고 기여하도록 초대했습니다.
Tyagi는 "처음에는 당황과 Chatgpt의 강점은 그들의 고급 기술 이었지만 ODS와 함께이 기술 경기장을 평평하게 만들었습니다."라고 Tyagi는 결론지었습니다. "우리는 이제 '개방형 입력 및 열린 출력'전략을 통해 자신의 기능을 능가하는 것을 목표로하여 사용자가 사용자 정의 에이전트를 Sentient Chat에 원활하게 통합 할 수 있습니다."
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AI 검색 환경
Perplexity 및 Chatgpt 검색과 같은 오늘날의 AI 검색 도구는 LLM의 지식과 추론을 실시간 웹 검색과 결합하여 최신 답변을 제공합니다. 그러나 이러한 시스템은 종종 독점 문 뒤에 잠겨있어 사용자 정의 및 전문 응용 프로그램을 도전 할 수 있습니다.
벤처 비트 (VentureBeat)와 공유 된 Sensient의 공동 설립자 인 Himanshu Tyagi는 "AI 검색의 대부분의 혁신은 폐쇄 문 뒤에서 일어나고 있습니다. 오픈 소스 노력은 역사적으로 유용성과 성능에 뒤쳐져 왔습니다. ODS는 이러한 격차를 막기 위해 열린 시스템이 경쟁 할 수있을뿐만 아니라 잠재적으로 밀폐 된 대응제, 속도 및 유연성을 경쟁 할 수 있음을 증명합니다."
깊은 검색 (ODS) 아키텍처를 엽니 다
ODS는 또 다른 도구가 아닙니다. DeepSeek-R1과 같은 오픈 소스 모델과 GPT-4O 및 Claude와 같은 폐쇄 된 모델과 통합 할 수있는 플러그 앤 플레이 시스템입니다. 핵심에는 ODS에는 두 가지 주요 구성 요소가 있습니다.
열린 검색 도구
이 구성 요소는 쿼리를 가져 와서 웹을 검색하여 관련 정보가 LLM에 컨텍스트로 피드백을 제공합니다. 또한 똑똑하고 다양한 방법으로 쿼리를 광범위하고 다양한 검색을 보장합니다. 검색 엔진에서 결과를 가져 오면 스 니펫과 링크 된 페이지를 추출한 다음 가장 관련성이 높은 콘텐츠에서 청크 및 재 속도를 0으로 사용합니다. Wikipedia, Arxiv 및 PubMed와 같은 특정 출처를 처리하는 데 특히 능숙하며 상충되는 정보에 직면 할 때 신뢰할 수있는 출처를 우선시하라는 메시지가 표시됩니다.
열린 추론 대리인
이 에이전트는 쿼리를 취하고 기본 LLM 및 다양한 도구 (열린 검색 도구 포함)를 사용하여 최종 답변을 제공합니다. Sentient는 OD 내에서 두 개의 별개의 에이전트 아키텍처를 제공합니다.
ODS-V1
이 버전은 COT (Chain-of Thought) 추론과 결합 된 React Agent 프레임 워크를 사용합니다. 반응 에이전트는 추론 단계 ( "생각")와 행동 (검색 도구 사용)과 관찰 (해당 조치의 결과)을 번갈아 가며. ODS-V1은이 프로세스를 통해 답변에 도달합니다. React Agent가 SNAG에 부딪히면 COT의 자기 일관성에 빠지고 여러 COT 응답을 샘플링하고 가장 일반적인 답변을 선택합니다.
ODS-V2
이 버전은 COC (Cain-of-Code)와 Hugging Face Smolagents 라이브러리로 제작 된 CodeAct 에이전트를 사용합니다. Coct는 문제를 해결하기 위해 코드 스 니펫을 생성하고 실행하는 LLM의 능력을 활용하는 반면, CodeAct는 계획 조치를 위해 코드 생성을 사용합니다. ODS-V2는 여러 도구 및 에이전트를 관리 할 수 있으므로 정교한 계획과 여러 검색 반복이 필요한 복잡한 작업을 해결하는 데 이상적입니다.
ODS 아키텍처 크레디트 : Arxiv
Tyagi는 "Chatgpt 또는 Grok과 같은 도구는 대화 에이전트를 통해 '깊은 연구'를 제공하지만 ODS는 다른 수준에서 작동합니다. 더 많은 수준에서 직접적으로 운영됩니다.
성능 및 실제 결과
오픈 소스 DeepSeek-R1 모델과 짝을 이루어 Perplexity AI 및 OpenAi의 GPT-4O 검색 미리보기와 같은 폐쇄 소스 경쟁 업체와 GPT-4O 및 LLAMA-3.1-70B와 같은 독립형 LLM에 비해 ODS를 테스트에 넣습니다. 그들은 검색 가능 AI 시스템의 정확도를 평가하기 위해 프레임과 SimpleQA 벤치 마크를 사용했습니다.
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Tyagi는“ODS는 모듈성을 염두에두고 설계되었습니다. "이것은 프롬프트에 제공된 설명을 기반으로 사용할 도구를 동적으로 선택합니다. 이는 사전 노출이 필요하지 않고 잘 설명 된 한 유창하게 익숙하지 않은 도구와 상호 작용할 수 있음을 의미합니다."
그러나 그는 도구 세트가 너무 혼란스러워지면 ODS 성능이 어려워 질 수 있다고 경고했다.
Sensient는 Github에서 ODS 코드를 사용할 수있게 해주었 고 커뮤니티가 탐색하고 기여하도록 초대했습니다.
Tyagi는 "처음에는 당황과 Chatgpt의 강점은 그들의 고급 기술 이었지만 ODS와 함께이 기술 경기장을 평평하게 만들었습니다."라고 Tyagi는 결론지었습니다. "우리는 이제 '개방형 입력 및 열린 출력'전략을 통해 자신의 기능을 능가하는 것을 목표로하여 사용자가 사용자 정의 에이전트를 Sentient Chat에 원활하게 통합 할 수 있습니다."
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