Создание продвинутого поиска с поддержкой ИИ: руководство по инструментам в стиле Perplexity

Поиск в стиле Perplexity представляет собой передовой подход к открытию информации, объединяющий мощь искусственного интеллекта с традиционными методами поиска. Эта инновационная техника, вдохновленная Perplexity AI, позволяет разработчикам создавать продвинутые инструменты поиска, которые предлагают персонализированные, учитывающие контекст результаты. Используя такие технологии, как LangGraph, GPT-4 и Tavily AI, эти поисковые приложения могут поддерживать контекст, оптимизировать взаимодействие с базами данных и обеспечивать точность информации. В результате получается более интуитивный и эффективный опыт поиска, который выходит за рамки простого сопоставления ключевых слов, чтобы понять намерения пользователя и предоставить высоко релевантную информацию [1].

Coze, универсальная платформа для разработки ИИ-ботов, играет ключевую роль в улучшении возможностей поиска с использованием ИИ. В отличие от традиционных поисковых систем, боты на базе Coze могут вести разговорные взаимодействия, понимать контекст и предоставлять нюансированные ответы на запросы пользователей. Эта платформа позволяет разработчикам создавать настраиваемых агентов поиска, которые могут получать доступ к внешним базам знаний и интегрироваться с крупными языковыми моделями. В результате получается более интуитивный и удобный опыт поиска, который может предлагать функции, аналогичные Perplexity AI, такие как обобщение информации из нескольких источников, предоставление цитат и задавание уточняющих вопросов для уточнения результатов поиска. Используя Coze, разработчики могут значительно улучшить точность и релевантность результатов поиска, создавая более увлекательный и интерактивный опыт поиска для пользователей [1][2][4].

Создание эффективной входной подсказки имеет решающее значение для создания увлекательного инструмента поиска с поддержкой ИИ. Подсказка должна быть ясной, лаконичной и привлекательной, устанавливая соответствующие ожидания относительно возможностей ИИ. Хорошо продуманная подсказка способствует вовлечению пользователей и задает тон взаимодействию. Например, позиционирование ИИ как 'ассистента по улучшению поиска' и 'гида по обширному миру информации' может создать привлекательную атмосферу для пользователей, чтобы исследовать и задавать вопросы. Важно подчеркнуть способность ИИ проводить онлайн-поиски и предоставлять исчерпывающие ответы, а также упомянуть его возможности выполнять такие задачи, как перевод или обобщение, когда это уместно [1][4].

Реализация эффективных рабочих процессов поиска является ключом к улучшению функциональности и пользовательского опыта инструментов поиска с поддержкой ИИ. Эти рабочие процессы могут быть разработаны для обработки различных аспектов процесса поиска, от первоначальной обработки запросов до представления результатов. Типичный рабочий процесс может включать следующие шаги: 1. Первичный поиск: Используйте плагин поиска (например, плагин Google Search), чтобы собрать широкий спектр данных, связанных с запросом пользователя. 2. Обработка данных: Реализуйте кодовый узел для фильтрации, сортировки и форматирования результатов поиска, удаляя нерелевантные или пустые данные и структурируя контент для дальнейшей обработки. 3. Уточнение результатов: Примените дополнительные механизмы фильтрации и сортировки, чтобы сузить список результатов и улучшить релевантность. 4. Генерация ответа: Используйте крупную языковую модель (LLM), такую как GPT-4, для генерации исчерпывающих и контекстуально релевантных ответов на основе уточненных результатов поиска. Реализуя такие рабочие процессы, разработчики могут создавать сложные инструменты поиска, которые не только возвращают релевантные результаты, но и выполняют интеллектуальные действия на основе этих результатов, имитируя продвинутые возможности платформ, таких как Perplexity AI [1][2].

Уточнение результатов поиска является критически важным шагом в создании эффективного инструмента поиска с поддержкой ИИ. Этот процесс включает фильтрацию, сортировку и организацию данных для представления наиболее актуальной информации пользователю. Разработчики могут реализовать различные механизмы для достижения этого, такие как: 1. Удаление пустых или нерелевантных данных из первоначальных результатов поиска. 2. Структурирование контента для улучшения поиска, включая форматирование заголовков, фрагментов и ссылок. 3. Организация информации для легкого обращения и цитирования. Пример реализации кода для этого процесса уточнения может включать: ```python async def refine_results(raw_results): filtered_results = [item for item in raw_results if item.get("title") and item.get("link") and item.get("snippet")] result_template = """{{i}} ```YAML Title : {title} Source: {source} Snippet: {snippet} Link: {link}``` """ retrieved = "\n\n".join([ result_template.format( i=i+1, title=r["title"], snippet=r["snippet"], link=r["link"], source=r.get("source", ""), ) for i, r in enumerate(filtered_results) ]) references = "\n\n".join([ f"[{i+1}][{res['title']}]({res['link']})" for i, res in enumerate(filtered_results) ]) return {"retrieved": retrieved, "references": references} ``` Этот процесс уточнения гарантирует, что результаты поиска структурированы таким образом, чтобы облегчить понимание и дальнейшую обработку моделью ИИ [1][2].

Генерация точных и контекстуально релевантных ответов является последним важным шагом в создании опыта поиска в стиле Perplexity. Этот процесс обычно включает использование крупной языковой модели (LLM), такой как GPT-4, для обработки уточненных результатов поиска и генерации исчерпывающего ответа. Модель GPT-4, обладающая способностью обрабатывать сложные запросы и поддерживать большой контекст ввода (128k токенов), особенно хорошо подходит для этой задачи. Подсказка, используемая для генерации ответа, должна быть тщательно продумана, чтобы гарантировать, что ИИ предоставляет точные, лаконичные и релевантные ответы. Пример подсказки может включать инструкции, такие как: 1. Введение ассистента ИИ и его цели. 2. Предоставление вопроса пользователя и связанных контекстов. 3. Инструкция для ИИ использовать данный контекст и правильно цитировать источники. 4. Подчеркивание необходимости точности, лаконичности и беспристрастного, профессионального тона. 5. Установка лимита токенов для ответа. 6. Предоставление рекомендаций по обработке недостаточной информации. 7. Указание формата для цитат и ссылок. Используя продвинутые модели LLM и хорошо продуманные подсказки, разработчики могут гарантировать, что ИИ предоставляет исчерпывающие и контекстуально релевантные ответы, улучшая общий пользовательский опыт инструмента поиска [1].

Разработка инструментов поиска в стиле Perplexity представляет собой значительный шаг вперед в эволюции поиска информации с поддержкой ИИ. Поскольку эти технологии продолжают развиваться, мы можем ожидать появления еще более сложных и интуитивных поисковых опытов. Некоторые потенциальные будущие последствия включают: 1. Увеличение персонализации: ИИ-боты могут стать лучше в понимании индивидуальных предпочтений пользователей и соответствующей настройке результатов поиска. 2. Улучшенный мультимодальный поиск: Будущие инструменты поиска с ИИ могут бесшовно интегрировать текстовые, визуальные и голосовые запросы для более комплексного извлечения информации. 3. Улучшенная обработка информации в реальном времени: ИИ-боты могут стать более искусными в анализе и синтезе информации из нескольких источников в реальном времени, предоставляя актуальные сведения. 4. Более глубокая интеграция с другими технологиями ИИ: Мы можем увидеть инструменты поиска с ИИ, которые могут взаимодействовать с другими системами ИИ, такими как персональные помощники или устройства умного дома, для более взаимосвязанного пользовательского опыта. 5. Прогресс в понимании естественного языка: Будущие ИИ-боты могут иметь еще более глубокое понимание контекста, нюансов и намерений пользователей, что приведет к более точным и полезным ответам. Поскольку разработчики продолжают внедрять инновации в этой области, вдохновленные платформами, такими как Perplexity AI, и используя технологии, такие как Coze и GPT-4, мы можем ожидать будущее, в котором поиск с поддержкой ИИ станет незаменимым инструментом для открытия информации и приобретения знаний [1][2][4].