Niedawno krajobraz AI ponownie się zmienił, gdy OpenAI udostępniło funkcję Głębokie badania.
Wkrótce potem podobne rozwiązania udostępniły firmy Perplexity, xAI, Manus i inne. Głębokie badania to w istocie agent wyszukujący, który na podstawie zapytania użytkownika może przez maksymalnie 30 minut prowadzić złożone, wieloetapowe badania w internecie, czasem korzystając z ponad 100 źródeł. W ciągu kilku minut tworzy kompleksowy raport z badań — wykonanie takiej pracy zajęłoby człowiekowi zwykle kilka godzin.
Uważamy, że to jedna z najważniejszych premier w dziedzinie AI od czasu GPT-3.
W późniejszych rozmowach z naszymi klientami szczególnie często pojawiało się jedno pytanie: „Kiedy będziemy mogli prowadzić tego rodzaju głębokie badania na własnych danych?”
Wielu z tych klientów przez lata, a nawet dekady, skrupulatnie tworzyło jedne z największych na świecie firmowych zasobów wiedzy. Dane te są bezcenne i stanowią źródło ich przewagi konkurencyjnej w poszczególnych branżach.
Dostrzegając tę potrzebę, postanowiliśmy opracować podejście, które pozwoli każdej firmie zbudować funkcje głębokich badań dostosowane do jej rynku, danych i kontekstu.
Rozwiązanie to nazywamy Głębokimi badaniami dla firm.
W Głębokich badaniach dla firm wykorzystujemy wiele wniosków omówionych w naszej szczegółowej analizie podejść RAG.
Iteracyjne ulepszanie zapytania użytkownika jest jeszcze ważniejsze w zadaniach wymagających głębokich badań niż w klasycznym RAG
Zarządzanie kontekstem nadal jest najważniejsze. Agent badawczy musi dobrze rozumieć, co już przeanalizował i które kierunki badań przyniosły najlepsze rezultaty. Inteligentne zarządzanie tym stanem pozwala najefektywniej wykorzystać rozumowanie modelu
Agent badawczy jest siłą napędową Głębokich badań dla firm.
Agent badawczy zna pytanie użytkownika, wcześniej wykonane zapytania oraz uzyskane dzięki nim użyteczne informacje. Następnie wykorzystuje rozumowanie, aby przekształcić wyselekcjonowany strumień danych w działania.
Agent badawczy otrzymuje dostęp do wielu narzędzi, które pomagają mu osiągnąć cel. Mogą to być narzędzia do wyszukiwania w internecie i obsługi stron, powszechne w konsumenckich rozwiązaniach do głębokich badań, a także narzędzia umożliwiające korzystanie z firmowych źródeł danych i punktów końcowych.
Przypomina to prawdziwą skrzynkę z narzędziami — agent badawczy musi tylko wybrać właściwe narzędzie do danego zadania. Czasem najbardziej przydatne jest wyszukiwanie w internecie — można na przykład szybko zapoznać się z opublikowaną dziś pracą naukową, która nie trafiła jeszcze do firmowej bazy wiedzy.
Jeśli jednak działasz w branży farmaceutycznej, finansowej lub prawnej, Twój przepływ pracy będzie w dużej mierze zależał od wewnętrznych baz wiedzy. W przypadku tych źródeł możemy starannie dostroić agenta badawczego za pomocą kompleksowego uczenia przez wzmacnianie, aby jak najskuteczniej poruszał się po firmowych zasobach wiedzy. I właśnie tutaj nasze Głębokie badania dla firm pokazują pełnię możliwości.
To właśnie tutaj dzieje się magia.
Internet oferuje ogromne ilości informacji, ale dopiero bezpośrednie osadzenie firmowej wiedzy specjalistycznej w systemach AI pozwala wykorzystać ich pełny potencjał. Uważamy, że najskuteczniejsze rozwiązania powstają dzięki wykorzystaniu unikalnej wiedzy i przewag konkurencyjnych firmy na każdym etapie procesu.
Współpracujemy z organizacjami nad dostosowanymi rozwiązaniami integracyjnymi, które łączą dane z różnych źródeł — od ustrukturyzowanych baz danych, takich jak Neo4j, PostgreSQL i Snowflake, po pamięć masową w chmurze oraz systemy plików, takie jak S3 czy SharePoint — w jeden spójny ekosystem. Ta integracja pomaga wzbogacić każdy element systemu o firmowe dane i procesy wewnętrzne. Dzięki temu agent badawczy może wykonywać te same czynności co wewnętrzni analitycy.
Skuteczne wykorzystywanie danych często rodzi istotne pytania dotyczące praw i uprawnień dostępu. Właściciele danych mają uzasadnione obawy, że poufne informacje mogą zostać przypadkowo ujawnione w odpowiedziach. Uważamy, że prywatność i bezpieczeństwo danych należy uwzględniać w rozwiązaniach od samego początku. Podczas indeksowania danych wewnętrznych należy rejestrować ich własność i egzekwować uprawnienia, aby tylko upoważnieni użytkownicy mieli dostęp do określonych informacji. Ponadto skuteczne mechanizmy usuwania danych z indeksu, zgodne z RODO i innymi przepisami, są niezbędne do ochrony prywatności i zachowania zgodności z regulacjami. Taki poziom kontroli i bezpieczeństwa odróżnia nasze podejście od publicznych narzędzi do głębokich badań obejmujących cały internet.
Wyszukiwanie w internecie pozostaje podstawą firmowych procesów badawczych. Tradycyjne pozyskiwanie danych ze stron internetowych od dawna jest niezawodnym sposobem zbierania ustrukturyzowanych danych ze źródeł online. Te klasyczne metody skutecznie gromadzą duże ilości publicznie dostępnych informacji.
W ostatnim czasie pojawili się agenci-operatorzy stron internetowych, którzy realizują trudne zadania związane z pozyskiwaniem danych z internetu. Należą do nich Operator OpenAI, Claude firmy Anthropic i Proxy firmy Convergence. Zaprojektowano ich do poruszania się po złożonych środowiskach internetowych, obsługiwania niejednoznacznych zapytań i pozyskiwania danych, do których standardowe techniki ekstrakcji mogą nie mieć dostępu.
Czasami modele LLM nie są najlepszym narzędziem do analizy pozyskanych danych. Dlatego możemy zapewnić agentowi badawczemu dostęp do bardziej wyspecjalizowanych narzędzi, takich jak środowisko programistyczne, a nawet firmowe narzędzia potrzebne do przeprowadzenia tych analiz. To wielowarstwowe podejście — od klasycznego pozyskiwania danych ze stron po zaawansowanych agentów-operatorów i specjalistyczne narzędzia — zapewnia wszechstronność i elastyczność firmowych badań niezależnie od złożoności środowiska danych.
Każda firma ma własną kulturę, specyfikę branżową i utrwalone praktyki, które wpływają na najlepszy sposób przyswajania i wykorzystywania wniosków. Gotowe narzędzia często dostarczają uniwersalnych odpowiedzi, które mogą nie pasować do unikalnego kontekstu firmy.
Stworzenie dostosowanego rozwiązania do głębokich badań pozwala prezentować ich wyniki dokładnie tam i w takiej formie, w jakiej są potrzebne — czy to przez integrację z istniejącymi narzędziami analitycznymi, czy przez utworzenie specjalnego przepływu pracy.
Dostosowanie wyników badań do języka i procesów firmy sprawia, że wnioski są nie tylko trafne, lecz także płynnie wpisują się w istniejące ramy podejmowania decyzji.
Wyobrażamy sobie przyszłość, w której każda firma korzysta z dostosowanego rozwiązania do głębokich badań wspierającego jej najważniejsze procesy.
Niedawne premiery — takie jak Responses API OpenAI ze zintegrowaną funkcją wyszukiwania w internecie oraz nowo zaprezentowany zestaw Agent SDK do tworzenia systemów agentowej sztucznej inteligencji — świadczą o zaangażowaniu liderów branży w rozwój narzędzi AI w tym obszarze. Publiczne narzędzia, takie jak Głębokie badania OpenAI, doskonale odpowiadają na ogólne pytania, ale firmy poszukujące przewagi konkurencyjnej skorzystają na rozwiązaniu dopasowanym do ich potrzeb, które w pełni wykorzysta firmową wiedzę i unikalne atuty.
Chcesz sprawdzić, jak ta wizja może sprawdzić się w Twojej firmie? Skontaktuj się z nami przez wybrany kanał.