打開深搜索到達以挑戰困惑和chatgpt搜索

如果您在科技界中，您可能會聽說過圍繞開放式深度搜索（ODS）的嗡嗡聲，這是來自Sectient Foundation的新開源框架。 ODS通過提供專有AI搜索引擎（如困惑和ChatGpt搜索）的強大替代方案來引起波浪，而這一切都是關於將大型語言模型（LLMS）授權使用高級推理代理，可利用Web搜索和其他工具來有效地回答您的查詢。

AI搜索景觀

當今的AI搜索工具（例如困惑和CHATGPT搜索）令人印象深刻，將LLM的知識和推理與實時Web搜索相結合以提供最新的答案。但是，這些系統通常被鎖定在專有門後面，這可能會使自定義和專業應用程序成為挑戰。

Sectient的聯合創始人Himanshu Tyagi與VentureBeat共享，“ AI搜索中的大多數創新一直在閉門造車後面。歷史上一直在閉門造車上落後於可用性和性能。ODS旨在彌合這一差距，證明開放的系統不僅可以競爭競爭，而且可以超越封閉的封閉式，並在質量，Qualtial和Pertectibility和Pertectibles和Pertectiments和Pertiorpers和Pertortibals and Pertectapers上。”

開放深度搜索（ODS）體系結構

ODS不僅僅是另一個工具。這是一個插件系統，您可以與DeepSeek-R1（例如GPT-4O和Claude）等開源型號進行集成。 ODS的核心有兩個主要組成部分：

打開搜索工具

此組件會帶您查詢，並蒐索網絡以獲取相關信息，以回饋LLM作為上下文。它也很聰明 - 它以各種方式重述您的查詢，以確保廣泛而多樣化的搜索。從搜索引擎獲取結果後，它提取片段和鏈接頁面，然後將塊和重新排列至最相關的內容中的零。它尤其擅長處理Wikipedia，Arxiv和PubMed等特定來源，並且可以在面對相互矛盾的信息時提示優先考慮可靠來源。

開放推理代理

該代理商採用您的查詢，並使用基本LLM和各種工具（包括開放搜索工具）來製作最終答案。 Soncient在ODS中提供了兩個不同的代理體系結構：

ODS-V1

此版本使用了一個反應代理框架與經過思考鏈（COT）推理相結合。反應代理在推理步驟（“思想”）和動作（例如使用搜索工具）和觀察（這些動作的結果）之間進行交替。 ODS-V1在此過程中迭代以達到答案。如果React代理擊中障礙，它將依靠COT的自願性，對多個COT響應進行採樣並選擇最常見的答案。

ODS-V2

此版本採用了用擁抱面孔的Smolagents庫構建的代碼鏈（COC）和代碼代理。 COC利用LLM生成和執行代碼段以解決問題的能力，而CodeAct則使用代碼生成進行計劃操作。 ODS-V2可以管理多個工具和代理，使其非常適合解決可能需要復雜的計劃和多次搜索迭代的複雜任務。

ODS架構信用：Arxiv

Tyagi解釋說：“雖然Chatgpt或Grok等工具通過對話代理提供了'深入研究'，但ODS在不同層面上運作（更像是困惑AI背後的基礎架構），以提供智能檢索的基礎架構，而不僅僅是摘要。”

績效和實際結果

Soncient通過將ODS與開源DeepSeek-R1型號配對，並將其與Plyplexity AI和OpenAI的GPT-4O搜索預覽（例如GPT-4O和Llama-3.1-70B）等封閉源競爭者進行擬合。他們使用了框架和SimpleQA基準測試，以評估搜索啟用AI系統的準確性。

結果？感人的。 ODS-V1和ODS-V2與DeepSeek-R1合作時，都超出了困惑的旗艦產品。具有DeepSeek-R1的ODS-V2甚至超過了複雜幀基準測試的GPT-4O搜索預覽，並在SimpleQA上接近。

一個令人著迷的見解是框架的效率。兩個ODS版本中的推理代理都學會了明智地使用搜索工具，通常會根據初始結果的質量來決定是否需要其他搜索。例如，與框架中更複雜，多跳的查詢相比，ODS-V2在較簡單的SimpleQA任務上使用了更少的Web搜索，從而優化了資源使用。

對企業的影響

對於希望利用實時信息來利用強大的AI推理功能的企業，ODS是改變遊戲規則的。它提供了專有AI搜索系統的透明，可定制且高性能的替代方案。插入首選的開源LLM和工具的能力意味著組織可以定制其AI堆棧並避免被鎖定到單個供應商中。

Tyagi指出：“ ODS的設計有模塊化。” “它動態地選擇了基於提示中提供的描述使用的工具。這意味著它可以流利地與陌生工具交互（只要它們很好地描述），就不需要事先暴露。”

但是，他警告說，如果工具集變得太混亂，則ODS性能可能會受到影響，“因此仔細的設計至關重要。”

Soncient使GitHub上的ODS代碼可用，邀請社區探索和貢獻。

Tyagi總結說：“最初，困惑和CHATGPT的力量是他們的先進技術，但是使用ODS，我們已經闡明了這一技術競爭環境。” “現在，我們的目標是通過我們的'開放輸入和開放輸出策略超越其功能，使用戶能夠無縫地將自定義代理集成到有感知的聊天中。”