बड़े -लैंगुएज मॉडल डेलो (एलएलएमएस) से जुड़ी खोज इंजन तकनीकों में तेजी से प्रगति ने Google के GPT -4O खोज पूर्वावलोकन और सोनार लॉजिक प्रो जैसे मुख्य रूप से स्वामित्व वाले समाधानों को चुना है। जबकि ये स्वामित्व प्रणालियां मजबूत प्रदर्शन की पेशकश करती हैं, उनकी बंद-स्रोत प्रकृति महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करती है, विशेष रूप से पारदर्शिता, नवाचार और सामुदायिक सहयोग से संबंधित है। यह विशेषता अनुकूलन को सीमित करती है और खोज-संवर्धित एआई के साथ व्यापक शैक्षिक और उद्यमशीलता कनेक्शन में बाधा डालती है।
इन सीमाओं के जवाब में, वाशिंगटन शिंगटन विश्वविद्यालय, प्रिंसटन विश्वविद्यालय और यूसी बर्कले के शोधकर्ताओं ने ओपन डीप सर्च (ओडीएस) -मॉडुलरली ओपन-सरच सर्च एआई फ्रेमवर्क को किसी भी उपयोगकर्ता-चयनित एलएलएम के साथ सहज एकीकरण के लिए डिज़ाइन किया गया है। ओडीएस में दो केंद्रीय तत्व होते हैं: ओपन सर्च टूल और ओपन लॉजिक एजेंट। साथ में, ये घटक सामग्री वसूली और तर्क की सटीकता को बढ़ाकर आधार एलएलएम की क्षमताओं में काफी सुधार करते हैं।
ओपन सर्च टूल एक उन्नत रिकवरी पाइपलाइन द्वारा खुद को अलग करता है, जिसमें एक बुद्धिमान क्वेरी प्रजनन विधि होती है जो कई सार्थक संबंधित प्रश्नों का उत्पादन करके उपयोगकर्ता के उद्देश्य को प्राप्त करती है। यह दृष्टिकोण सटीकता और खोज परिणामों की विविधता में काफी सुधार करता है। इसके अलावा, टूल शुद्ध चंकिंग और री -रैंकिंग तकनीकों को नियोजित करता है ताकि स्थिरता के अनुसार खोज परिणामों को व्यवस्थित रूप से फ़िल्टर किया जा सके। रिकवरी घटक को पूरक करते हुए, ओपन लॉजिक एजेंट दो अलग-अलग तरीकों से काम करता है: चेन-टू-थेट रिएक्ट एजेंट और एक चेन-एफ-कोड कोड। ये एजेंट उपयोगकर्ता प्रश्नों की व्याख्या करते हैं, उपकरण उपयोग का प्रबंधन करते हैं – जिसमें खोज और गणना शामिल है – और व्यापक, प्रासंगिक सटीक प्रतिक्रिया का उत्पादन करता है।
अनुभवजन्य मूल्यांकन ओडीएस की प्रभावशीलता को दर्शाता है। दीप्सिक-आर 1, एक उन्नत ओपन-उर्स लॉजिक मॉडल के साथ एकीकृत, ओडीएस-वी 2 सिम्पलका बेंचमार्क पर 88.3% की सटीकता और फ्रेम बेंचमार्क पर 75.3% की सटीकता प्राप्त करता है। यह ऑपरेशन काफी गौरवशाली विकल्पों को पार करता है जैसे कि सोनार लॉजिक प्रो ऑफ प्यूरप्लेक्स, जो स्कोर करता है। 8 85..8% और .44..4% क्रमशः इस बेंचमार्क पर। Openai के GPT -4O खोज पूर्वावलोकन की तुलना में, ODS -V2 फ्रेम बेंचमार्क पर महत्वपूर्ण लाभ दिखाते हैं, जो 9.7% अधिक सटीकता प्राप्त करता है। ये परिणाम स्वामित्व प्रणालियों की तुलना में प्रतिस्पर्धी और विशेष क्षेत्रों में सबसे अच्छे, सर्वश्रेष्ठ क्षेत्रों को वितरित करने की क्षमता की व्याख्या करते हैं।
ओडीएस की एक महत्वपूर्ण विशेषता इसके उपकरणों का एक अनुकूली उपयोग है, जैसे कि अतिरिक्त वेब खोज के बारे में एक रणनीतिक निर्णय। प्रत्यक्ष प्रश्नों के लिए, जैसा कि सिम्पला में देखा गया है, ओडीएस अतिरिक्त पहचान को कम करता है, कुशल संसाधनों के उपयोग को दर्शाता है। इसके विपरीत, जटिल बहु-हॉप क्वेरी के लिए, जैसे कि एक बेंचमार्क के रूप में फ्रेम, ओडीएस का उपयोग इसकी वेब खोज द्वारा ठीक से किया जाता है, इस प्रकार क्वेरी जटिलता के अनुरूप बुद्धिमान संसाधन प्रबंधन का एक उदाहरण देता है।
अंत में, खुली गहरी छड़ी खोज विभिन्न एलएलएम के साथ संगत खुले स्रोत संरचना प्रदान करके खोज-संवर्धित एआई के लिए लोकतांत्रिककरण की दिशा में महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करती है। यह एआई अनुसंधान समुदाय में नवाचार और पारदर्शिता को बढ़ावा देता है और सभ्य खोज और तर्क क्षमताओं के विकास में व्यापक भागीदारी का समर्थन करता है। अनुकूली तर्क विधियों के साथ उन्नत वसूली तकनीकों को प्रभावी ढंग से एकीकृत करके, ODS AI विकास के विकास के लिए एक सार्थक तरीका योगदान देता है, खोज-संकलित बड़े भाषा मॉडल में भविष्य के अनुसंधान के लिए एक मजबूत मानक का निर्धारण करता है।
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