Récemment, j'étudie Open Deep Search de @SentientAGI, après tout, c'est une alternative open source qui cible Perplexity et SearchGPT.

🎯 Données de performance

La combinaison ODS + DeepSeek-R1 atteint un taux de précision de 75,3 % dans les tests de référence FRAMES, surpassant directement le 65,6 % de l'OpenAI GPT-4o Search Preview, avec un avance de près de 10 points de pourcentage.

Atteindre 88,3 % dans le test SimpleQA, presque à égalité avec le 90,0 % de GPT-4o Search Preview.

La solution open source a dépassé pour la première fois les concurrents fermés dans la recherche de raisonnement complexe.

⚡️ Innovation d'architecture

Les outils de recherche open source traditionnels se contentent de jeter les résultats de recherche bruts à un LLM. L'ODS redessine l'ensemble du processus :

1️⃣Reconstruction de la recherche intelligente - Comprendre les intentions implicites des utilisateurs, optimiser automatiquement les mots de recherche

2️⃣Contenu avancé en blocs et réorganisation - Filtrer le contenu de faible pertinence pour garantir que le LLM obtienne un contexte de haute qualité.

3️⃣Traitement de sites web personnalisés - optimisation de la capture pour les principales sources d'information telles que Wikipedia, ArXiv, PubMed.

4️⃣Recherche dynamique de décision - Évaluation intelligente du besoin d'effectuer plusieurs recherches en fonction de la complexité de la requête.

💡 Moteur d'inférence

ODS-v1 est basé sur le cadre Chain-of-Thought et ReAct, et améliore la capacité de raisonnement grâce à un cycle de réflexion/action/observation.

ODS-v2 est basé sur Chain-of-Code et le cadre CodeAct, générant du code Python exécutable pour un raisonnement précis.

Les deux versions peuvent ajuster de manière autonome la stratégie de recherche en fonction de la complexité de la requête, au lieu d'utiliser le même nombre de recherches à chaque fois comme dans un schéma fixe.

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Les développeurs ne sont plus contraints de dépendre d'algorithmes en boîte noire et peuvent personnaliser la logique de recherche selon leurs besoins. Les start-ups obtiennent des capacités d'IA de recherche équivalentes à celles des géants de la technologie.

@SentientAGI ODS offre un cadre plug-and-play, permettant une intégration transparente avec la publication de nouveaux modèles de raisonnement open source, garantissant que la recherche AI open source conserve toujours un avantage compétitif.