Recent, peisajul AI a fost remodelat din nou odată cu lansarea de către OpenAI a funcției de cercetare aprofundată.
La scurt timp au urmat lansări similare de la Perplexity, xAI, Manus și alții. În esență, cercetarea aprofundată este un agent de căutare care poate prelua solicitarea unui utilizator și poate efectua pe internet, timp de până la 30 de minute, o cercetare complexă, în mai multe etape, folosind uneori peste 100 de surse. În câteva minute, acesta generează un raport de cercetare cuprinzător, a cărui realizare i-ar lua de obicei unui cercetător câteva ore.
Considerăm că este una dintre cele mai importante lansări din domeniul AI de la GPT-3 încoace.
În discuțiile ulterioare cu clienții noștri, o întrebare s-a remarcat: „Când vom putea aplica acest tip de cercetare aprofundată propriilor date?”
Mulți dintre acești clienți au lucrat ani sau chiar decenii pentru a crea cu meticulozitate unele dintre cele mai mari baze de cunoștințe proprietare din lume. Aceste date sunt neprețuite și le susțin avantajul competitiv în industriile lor.
Înțelegând această nevoie, ne-am propus să dezvoltăm o abordare prin care orice companie să poată crea funcții de cercetare aprofundată adaptate pieței, datelor și contextului său specific.
Numim această soluție Cercetare aprofundată pentru companii.
În soluția Cercetare aprofundată pentru companii, integrăm multe dintre concluziile prezentate în analiza noastră detaliată a abordărilor RAG.
Îmbunătățirea iterativă a solicitării utilizatorului este și mai importantă în activitățile de cercetare aprofundată decât în abordările RAG clasice.
Gestionarea contextului rămâne esențială. Este esențial ca agentul de cercetare să înțeleagă bine ce a explorat până în acel moment și care direcții de cercetare au fost mai productive. Gestionarea inteligentă a acestei stări permite folosirea cât mai eficientă a raţionamentului modelului.
Agentul de cercetare este motorul soluției Cercetare aprofundată pentru companii.
Agentul de cercetare are acces la întrebarea utilizatorului, la interogările executate anterior și la informațiile utile obținute de acestea. Apoi, acesta folosește raţionamentul pentru a transforma fluxul de date selectate în acțiuni.
Agentul de cercetare primește acces la numeroase instrumente care îl ajută să-și atingă obiectivul. Printre acestea se pot număra instrumentele de căutare și de operare pe web, întâlnite frecvent în soluțiile de cercetare aprofundată pentru consumatori, precum și instrumente care interacționează cu sursele și punctele finale ale datelor dumneavoastră proprietare.
Este ca o trusă de scule reală: agentul de cercetare trebuie doar să aleagă instrumentul potrivit pentru sarcina respectivă. Uneori, căutarea pe web este instrumentul cel mai util. De exemplu, puteți dori să consultați rapid o lucrare de cercetare publicată astăzi, care încă nu a ajuns în baza de cunoștințe a companiei.
Totuși, dacă activați în domenii precum industria farmaceutică, finanțele sau dreptul, fluxul de lucru va depinde în mare măsură de bazele interne de cunoștințe. Pentru aceste surse, putem optimiza atent agentul de cercetare prin învățare prin consolidare de la un capăt la altul, astfel încât să parcurgă cât mai eficient cunoștințele dumneavoastră proprietare. Iar aici excelează cu adevărat soluția noastră de cercetare aprofundată pentru companii.
Aici se întâmplă magia.
Deși internetul oferă cantități uriașe de informații, integrarea directă a expertizei dumneavoastră proprietare în sistemele AI le valorifică întregul potențial. Considerăm că soluțiile cele mai eficiente rezultă din integrarea cunoștințelor unice și a avantajelor competitive în fiecare etapă a procesului.
Colaborăm cu organizațiile pentru a dezvolta soluții de integrare personalizate, care reunesc într-un ecosistem unificat date din diverse surse, fie că este vorba despre baze de date structurate precum Neo4j, PostgreSQL sau Snowflake, fie despre servicii de stocare în cloud și sisteme de fișiere precum S3 sau SharePoint. Această integrare contribuie la îmbogățirea fiecărei componente a sistemului cu datele proprietare și procesele interne ale organizației. Astfel, agentul de cercetare poate urma aceiași pași ca analiștii interni.
Eforturile de valorificare eficientă a datelor ridică adesea întrebări esențiale privind drepturile și permisiunile de acces. Este firesc ca proprietarii datelor să fie preocupați de posibilitatea expunerii accidentale a informațiilor sensibile în răspunsuri. Credem că protecția confidențialității și securitatea datelor trebuie integrate în soluții încă de la început. La indexarea datelor interne, este esențial să se înregistreze proprietarul acestora și să se aplice permisiunile, astfel încât numai utilizatorii autorizați să poată accesa anumite informații. În plus, mecanismele solide de eliminare a datelor din index, conforme cu GDPR și cu alte reglementări, sunt vitale pentru protejarea confidențialității și respectarea cerințelor legale. Acest nivel de control și siguranță diferențiază abordarea noastră de instrumentele publice de cercetare aprofundată care acoperă întregul internet.
Căutarea pe web rămâne o componentă de bază a fluxurilor de cercetare din companii. Extragerea tradițională de date de pe web este de mult timp o metodă fiabilă de colectare a datelor structurate din surse online. Aceste metode clasice sunt eficiente pentru colectarea unor volume mari de informații publice.
Recent, au apărut agenți de tip operator web pentru a gestiona sarcinile dificile de extragere a datelor de pe internet. Printre aceștia se numără Operator de la OpenAI, Claude de la Anthropic și Proxy de la Convergence. Aceștia sunt concepuți să navigheze în medii web complexe, să gestioneze interogări nuanțate și să extragă date inaccesibile tehnicilor standard.
Uneori, LLM-urile nu sunt cel mai bun instrument pentru analizarea datelor extrase. De aceea, putem oferi agentului de cercetare acces la instrumente mai specializate, precum un mediu de programare sau chiar instrumentele dumneavoastră proprietare, pentru a efectua aceste analize. Această abordare stratificată, de la extragerea clasică a datelor până la agenți operatori avansați și instrumente specializate, asigură o cercetare organizațională riguroasă și adaptabilă, indiferent de complexitatea peisajului de date.
Fiecare organizație are propria cultură, propriile particularități de sector și practici consacrate, care influențează modul optim de utilizare și aplicare a informațiilor obținute. Instrumentele standard oferă adesea răspunsuri universale, care pot să nu corespundă contextului unic al organizației dumneavoastră.
Crearea unei soluții personalizate de cercetare aprofundată vă oferă flexibilitatea de a formata rezultatele exact acolo unde sunt necesare și în forma potrivită, fie prin integrarea lor în instrumentele de analiză existente, fie prin crearea unui flux de lucru dedicat.
Adaptând rezultatele cercetării la limbajul și procesele specifice organizației, vă asigurați că informațiile obținute sunt nu doar exacte, ci și integrate fără probleme în mecanismele existente de luare a deciziilor.
Ne imaginăm un viitor în care fiecare companie beneficiază de o soluție personalizată de cercetare aprofundată, care îi susține cele mai importante fluxuri de lucru.
Lansările recente, precum API-ul Responses al OpenAI, care oferă funcții integrate de căutare pe web, și noul SDK pentru agenți destinat creării sistemelor de AI agentivă, demonstrează angajamentul liderilor din industrie pentru dezvoltarea instrumentelor AI în acest domeniu. Deși instrumentele publice precum cercetarea aprofundată de la OpenAI gestionează excelent întrebările generale, organizațiile care urmăresc un avantaj competitiv vor beneficia de o abordare personalizată, care le valorifică pe deplin cunoștințele proprietare și punctele forte unice.
Doriți să aflați cum poate funcționa această viziune pentru dumneavoastră? Contactați-ne prin canalul preferat.