<НА ГЛАВНУЮ

Baidu Представляет Многоагентную AI-Систему Поиска для Продвинутого Извлечения Информации

Исследователи Baidu представили многоагентную AI-парадигму поиска, которая разбивает сложные запросы на подзадачи и управляет ими с помощью специализированных агентов для более умного и адаптивного извлечения информации.

Необходимость Более Умных Поисковых Систем

Современные поисковики должны справляться с всё более сложными запросами, требующими многослойного анализа и понимания контекста, имитируя когнитивные способности человека.

Ограничения Традиционных Систем RAG

Системы Retrieval-Augmented Generation хорошо отвечают на простые вопросы, но испытывают трудности с многоступенчатым рассуждением и противоречивой информацией. Они работают по жёстким сценариям и плохо адаптируются, что приводит к неполным ответам на сложные запросы.

Многоагентная Архитектура: Новый Подход

Исследователи Baidu предложили многоагентную AI-парадигму поиска с четырьмя специализированными агентами: Master, Planner, Executor и Writer. Такая модульная система позволяет динамически разделять задачи, выполнять их и создавать точные ответы.

Использование Ориентированного Ациклического Графа для Планирования

Planner разбивает сложные запросы на подзадачи, организованные в виде DAG. Executor последовательно использует инструменты, адаптируя стратегию при необходимости, а Writer формирует связный итоговый ответ. Например, при сравнении возрастов исторических личностей система собирает данные из нескольких источников, вычисляет разницу и выдает точный результат.

Оценки Подчеркивают Повышенную Надёжность

Тесты показывают, что система превосходит традиционные методы однократного поиска за счёт динамического перепланирования и анализа подзадач. Различные конфигурации команд помогают управлять сложностью, что подтверждается точными ответами на запросы вроде сравнения возрастов императора У-ди и Юлия Цезаря.

Шаг к Поисковому Интеллекту, Подобному Человеческому

AI Search Paradigm представляет собой значительный прогресс, объединяя планирование в реальном времени, адаптивное выполнение и создание связных ответов. Эта архитектура закладывает основу для масштабируемых и надёжных поисковых систем, которые имитируют человеческое мышление через сотрудничество интеллектуальных агентов.

🇬🇧

Switch Language

Read this article in English

Switch to English