تحقیق عمیق: هوش مصنوعی پیشرفته OpenAI و پیاده‌سازی متن‌باز

OpenAI ابزار «تحقیق عمیق» (Deep Research) را معرفی کرده است؛ یک ابزار هوش مصنوعی که قادر به تولید تحقیقات با کیفیت دکترا، با ارجاعات جامع و پردازش داده‌های چندوجهی است، هرچند با هزینه اشتراک پریمیوم. یک پیاده‌سازی متن‌باز، که توسط دیوید توسعه یافته، قابلیت‌های تحقیقاتی یکسانی را با استفاده از کلید API OpenAI مبتنی بر پرداخت به ازای مصرف ارائه می‌دهد که به طور قابل توجهی مقرون‌به‌صرفه‌تر است.

خلاصه نکات کلیدی

• قابلیت‌ها و هزینه «تحقیق عمیق» OpenAI

  «تحقیق عمیق» OpenAI بررسی‌های عمیق و مبتنی بر هوش مصنوعی را انجام می‌دهد و پاسخ‌هایی با کیفیت دکترا را ظرف 5 تا 30 دقیقه ارائه می‌کند؛ کاری که ساعت‌ها یا روزها از محققان انسانی زمان می‌برد. این ابزار چندوجهی است و انواع داده‌ها از جمله تصاویر، متن و فایل‌های PDF را پردازش می‌کند و برای یافته‌های خود ارجاعات قابل تأیید ارائه می‌دهد که اعتماد به اطلاعات تولید شده توسط هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد. دسترسی به «تحقیق عمیق» OpenAI نیازمند اشتراک ChatGPT Pro با هزینه 200 دلار در ماه است.

• «تحقیق عمیق» متن‌باز به عنوان یک جایگزین

  یک پیاده‌سازی متن‌باز از «تحقیق عمیق»، که توسط دیوید ساخته شده، همان قابلیت‌های قدرتمند نسخه OpenAI را ارائه می‌دهد اما با هزینه بسیار کمتر. این جایگزین از یک کلید API OpenAI استفاده می‌کند که بر اساس مدل پرداخت به ازای مصرف (pay-as-you-go) عمل می‌کند و آن را به طور قابل توجهی مقرون‌به‌صرفه‌تر از اشتراک ماهانه 200 دلاری ChatGPT Pro می‌سازد.

• فناوری زیربنایی و الزامات راه‌اندازی

  هر دو نسخه OpenAI و متن‌باز «تحقیق عمیق» از مدل `GPT-3.5-turbo` OpenAI (که با نام‌های `mini-3` یا `03 mini High` نیز شناخته می‌شود) برای عملیات خود استفاده می‌کنند. راه‌اندازی نسخه متن‌باز نیازمند یک کلید API OpenAI و یک کلید API Fircrawl (با یک سطح رایگان تا 500 اعتبار)، به همراه یک محیط Node.js است که ترجیحاً در یک کانتینر Docker برای عملیات امن و مجزا مدیریت شود.

• مراحل نصب و پیکربندی

  راه‌اندازی «تحقیق عمیق» متن‌باز شامل کلون کردن مخزن GitHub، ایجاد یک فایل `.env.local` با کلیدهای API Fircrawl و OpenAI، تعریف یک `Dockerfile`، و پیکربندی یک فایل `docker-compose.yml` است. یک تنظیم کوچک در فایل `package.json` نیز برای اطمینان از فرمت‌بندی صحیح JSON برای مدیریت متغیرهای محیطی قبل از اجرای کانتینر Docker ضروری است.

• فرآیند تحقیق و سفارشی‌سازی

  در طول یک کار تحقیقاتی، «تحقیق عمیق» برای پالایش پرس‌وجو، از شما زمینه اضافی می‌خواهد، سپس یک برنامه تحقیقاتی ایجاد می‌کند. کاربران می‌توانند دامنه و عمق تحقیق را کنترل کنند که بر میزان گستردگی و عمق بررسی هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد. این ابزار همچنین روند فکری یا اقدامات در حال انجام خود را در طول تحقیق نمایش می‌دهد و شفافیت را در عملیات خود فراهم می‌آورد.

• آزمایش مقایسه‌ای و نتایج

  آزمایش هر دو نسخه OpenAI و متن‌باز «تحقیق عمیق» با سؤالاتی مانند «کدام حیوان بهتر است، گربه‌ها یا سگ‌ها؟» و «کدام سیستم‌عامل برای متخصصان فناوری اطلاعات بهتر است؟» نتایج مشابه و جامعی را به دست آورد. در حالی که رابط OpenAI از نظر بصری با لینک‌های داخلی صیقلی است، نسخه متن‌باز نتایج را در یک فایل markdown با URLها ارائه می‌دهد که کیفیت و قابلیت سفارشی‌سازی مشابهی را در پارامترهای تحقیق ارائه می‌کند.

• نقش هوش مصنوعی در بهره‌وری انسانی و چشم‌انداز آینده

  زمان‌های پاسخ طولانی‌تر «تحقیق عمیق»، در مقایسه با پاسخ‌های سریع معمول هوش مصنوعی، نشان‌دهنده یک فرآیند استدلال چندمرحله‌ای و کامل‌تر، شبیه به تفکر انسانی است که برخی آن را گامی به سوی هوش مصنوعی عمومی (AGI) می‌دانند. توانایی هوش مصنوعی در ارائه ارجاعات، مشکل اعتماد رایج در سایر خروجی‌های هوش مصنوعی را حل می‌کند و تحقیقات آن را قابل اعتمادتر می‌سازد. گسترش فزاینده هوش مصنوعی پتانسیل آن را برای بهبود چشمگیر عملکرد شغلی انسان برجسته می‌کند و متخصصان فناوری اطلاعات را ترغیب می‌کند تا هوش مصنوعی را در گردش کارهای خود ادغام کنند.

• چارچوب‌های نوظهور هوش مصنوعی عامل‌گرا

  فراتر از پیشنهاد OpenAI، دیگر بازیگران اصلی مانند Hugging Face در حال توسعه چارچوب‌های عامل‌گرای خود برای جستجوی عمیق هستند که نشان‌دهنده یک روند رو به رشد در جامعه هوش مصنوعی به سمت عامل‌های تحقیقاتی پیشرفته و مستقل است.

زیر جزئیات