Нещодавно ландшафт ШІ знову змінився, коли OpenAI представила поглиблене дослідження.
Невдовзі схожі рішення випустили Perplexity, xAI, Manus та інші. За своєю суттю поглиблене дослідження — це пошуковий агент, який отримує запит користувача й до 30 хвилин проводить складне багатоетапне дослідження в інтернеті, іноді залучаючи понад 100 джерел. За лічені хвилини він готує вичерпний дослідницький звіт — на таку роботу дослідникові зазвичай знадобилося б кілька годин.
Ми вважаємо це одним із найважливіших релізів у сфері ШІ від часів GPT-3.
У подальших розмовах із клієнтами найчастіше звучало одне запитання: «Коли ми зможемо застосовувати таке поглиблене дослідження до власних даних?»
Багато з цих клієнтів роками, а то й десятиліттями ретельно створювали одні з найбільших у світі власних баз знань. Ці дані безцінні й забезпечують їм конкурентну перевагу у відповідних галузях.
Усвідомивши цю потребу, ми взялися розробити підхід, який дає кожній компанії змогу створювати можливості поглибленого дослідження з урахуванням особливостей її ринку, даних і контексту.
Ми називаємо це рішення корпоративним поглибленим дослідженням.
У корпоративному поглибленому дослідженні ми застосовуємо багато висновків, про які розповідали в нашому докладному огляді підходів RAG.
Поетапне вдосконалення запиту користувача ще важливіше для завдань поглибленого дослідження, ніж для класичного RAG
Керування контекстом і далі відіграє ключову роль. Вкрай важливо, щоб дослідницький агент добре розумів, що він уже опрацював і які напрями дослідження виявилися найпродуктивнішими. Інтелектуальне керування цим станом дає моделі змогу міркувати якомога ефективніше
Дослідницький агент — рушій корпоративного поглибленого дослідження.
Дослідницький агент бачить запитання користувача, раніше виконані запити та отриману за їх допомогою корисну інформацію. Потім завдяки міркуванню він перетворює впорядкований потік даних на дії.
Дослідницький агент отримує доступ до багатьох інструментів, які допомагають йому досягти мети. Серед них можуть бути інструменти вебпошуку та вебоператори, типові для загальнодоступних засобів поглибленого дослідження, а також інструменти для взаємодії з вашими власними джерелами даних і кінцевими точками.
Це схоже на звичайний набір інструментів: дослідницькому агенту потрібно лише вибрати потрібний для конкретного завдання. Іноді найкориснішим інструментом є вебпошук — наприклад, коли потрібно швидко переглянути опубліковану сьогодні наукову статтю, якої ще може не бути в базі знань вашої компанії.
Однак у таких галузях, як фармацевтика, фінанси чи право, робочі процеси значною мірою залежать від внутрішніх баз знань. Для таких джерел ми можемо ретельно налаштувати дослідницького агента за допомогою наскрізного навчання з підкріпленням, щоб він максимально ефективно опрацьовував ваші власні знання. Саме тут наше корпоративне поглиблене дослідження розкриває всі свої переваги.
Саме тут починається магія.
Інтернет пропонує величезні обсяги інформації, але повністю розкрити потенціал систем ШІ можна, безпосередньо інтегрувавши в них ваші унікальні експертні знання. Ми переконані, що найефективніші рішення з’являються тоді, коли ваші унікальні знання й конкурентні переваги інтегровано на кожному етапі процесу.
Ми співпрацюємо з організаціями, щоб розробляти індивідуальні інтеграційні рішення, які об’єднують дані з різних джерел — від структурованих баз даних на кшталт Neo4j, PostgreSQL чи Snowflake до хмарних сховищ і файлових систем, як-от S3 або SharePoint, — у єдину екосистему. Така інтеграція допомагає збагатити кожен компонент системи вашими власними даними та внутрішніми процесами. Завдяки цьому дослідницький агент може виконувати ті самі кроки, що й ваші внутрішні аналітики.
Прагнення ефективно використовувати дані часто порушує критично важливі питання щодо прав і дозволів на доступ. Власники даних цілком обґрунтовано побоюються, що конфіденційна інформація може ненавмисно потрапити у відповіді. Ми вважаємо, що конфіденційність і захист даних мають закладатися в рішення від самого початку. Під час індексування внутрішніх даних необхідно враховувати право власності на них і контролювати дозволи, щоб доступ до певної інформації мали лише авторизовані користувачі. Крім того, надійні механізми видалення даних з індексу відповідно до GDPR та інших нормативних вимог життєво необхідні для захисту конфіденційності й дотримання законодавства. Такий рівень контролю та безпеки відрізняє наш підхід від загальнодоступних інструментів поглибленого дослідження всього інтернету.
Вебпошук залишається наріжним каменем корпоративних дослідницьких процесів. Традиційний вебскрейпінг уже давно є надійним способом отримання структурованих даних з онлайн-джерел. Ці класичні методи ефективні для збирання великих обсягів загальнодоступної інформації.
Останнім часом з’явилися агенти-вебоператори для виконання складних завдань з отримання даних з інтернету. Серед них — оператор OpenAI, Claude від Anthropic і Proxy від Convergence. Вони призначені для роботи в складних вебсередовищах, опрацювання запитів із тонкими нюансами й отримання даних, недоступних стандартним методам скрейпінгу.
Іноді великі мовні моделі — не найкращий інструмент для аналізу отриманих даних. Тому для такого аналізу ми можемо надати дослідницькому агенту доступ до спеціалізованіших інструментів, як-от середовище програмування або навіть ваші власні інструменти. Такий багаторівневий підхід — від класичного скрейпінгу до передових агентів-операторів і спеціалізованих інструментів — забезпечує повноту та гнучкість корпоративних досліджень незалежно від складності середовища даних.
Кожна компанія має власну культуру, галузеві особливості та усталені практики, які визначають, як найкраще сприймати й застосовувати аналітичні висновки. Готові інструменти часто пропонують універсальні відповіді, які можуть не враховувати унікальний контекст вашого бізнесу.
Створивши адаптоване рішення для поглибленого дослідження, ви зможете подавати результати саме там і в такому форматі, де й як вони потрібні: інтегрувати їх у наявні аналітичні інструменти або створити для цього окремий робочий процес.
Узгодивши результати досліджень зі специфічною мовою та процесами вашого бізнесу, ви забезпечите не лише точність висновків, а й їх безперешкодну інтеграцію в наявні механізми ухвалення рішень.
Ми бачимо майбутнє, у якому кожна компанія користується адаптованим рішенням для поглибленого дослідження, що підтримує її найважливіші робочі процеси.
Нещодавні релізи, як-от Responses API від OpenAI з інтегрованими можливостями вебпошуку та новий Agent SDK для створення систем автономного ШІ, свідчать про прагнення лідерів галузі розвивати інструменти ШІ в цій сфері. Загальнодоступні інструменти на кшталт поглибленого дослідження OpenAI чудово відповідають на загальні запити, але компаніям, які прагнуть конкурентної переваги, стане в пригоді індивідуальний підхід, що повною мірою використовує їхні власні знання й унікальні сильні сторони.
Хочете дізнатися, як утілити це бачення у вашій компанії? Зв’яжіться з нами зручним для вас способом.