この動画は、Sentient Foundationが開発したオープンソースAI検索技術「Open Deep Search (ODS)」について詳しく解説している。ODSはChatGPTやPerplexityといった既存の大手AI検索エンジンに対抗する新たな選択肢として登場し、企業が自由にカスタマイズできるオープンソースソリューションとして注目を集めている。動画では、ODSの技術的仕組み、従来ツールとの違い、性能テストの結果、そして企業への影響について包括的に紹介している。
Sentient Foundationは、Open Deep Search（ODS）として知られる人工知能の新たな革新技術を発表しました。このツールはオープンソースであり、PerplexityやChatGPT検索などの人気AI検索エンジンと同じ高品質を目指しています。これら2つがこの分野を支配してきましたが、ODSが競争に参加することになりました。
ODSは大規模言語モデル（LLM）に高度な推論能力を提供することで際立っています。これらのツールにより、ウェブ検索やデジタルリソースを活用して、知的で正確な回答を提供することが可能になります。多くの企業は、特定の要件に合わせてカスタマイズできるAIの使用に関心を持っています。
しかし、既存のツールの多くはカスタマイズできないため、ユーザーは自分のニーズに合わせて調整することができません。ODSは企業が自分で管理できる強力で調整可能なオプションを提供するため、異なります。完全なアクセスを提供し、企業の好みに応じてカスタマイズできるため、既製品のソリューション以上のものを求める人々にとって魅力的です。
ODSは単なるコンセプトではありません。確立されたツールと同じ基準で動作する機能システムです。具体的な成果を提供し、企業や開発者がより知的で迅速、かつ実用的なAIシステムを構築することを可能にします。
では、なぜこれが作られたのでしょうか？ChatGPTやPerplexityに挑戦するため、それともAIユーザーにより良いサービスを提供するためでしょうか？
AI検索ツールの世界
AI検索は大きな進歩を遂げました。PerplexityやChatGPT検索などのツールは、大規模言語モデルを活用してクエリを理解し、インターネットを検索して答えを見つけます。これらのツールは非常に洗練されており、モデルの豊富な知識とインターネット閲覧機能を組み合わせています。その結果、正確で最新の情報を提供できます。
しかし、これらのツールは民間企業が所有しているため、すべての人がアクセスできるわけではなく、ユーザーがツールを理解し、カスタマイズすることが困難です。この透明性と制御の欠如は、特定のニーズに合わせてツールを変更またはパーソナライズしたい個人にとって課題となります。その結果、ユーザーは企業が課す機能や制限に依存せざるを得ません。
オープンソースプロジェクトは改善に取り組んできました。以前は、オープンソースツールはクローズドツールよりも遅く、精度が低く、スムーズでないユーザー体験をもたらしていました。しかし、Open Deep Search（ODS）イニシアティブは、オープンツールが同じように効果的であり、さらには優れている可能性があることを証明しています。
ODSにより、ユーザーはウェブ検索と大規模言語モデル（LLM）をカスタマイズ可能でオープンな方法で組み合わせることができます。AI検索におけるこの変化は、個人が自分の好みに合わせたツールを作成する際により多くのコントロールを持てるようバランスをシフトさせています。
Open Deep Searchの仕組み
Open Deep Searchは、クエリを理解し、インターネット上で情報を検索し、DeepSeek R1、GPT-4o、Claudeなどの言語モデルを使用して正確な回答を生成するために協力する2つの主要コンポーネントで構成されています。
これらのコンポーネントは必要な知性を提供し、ODSがそれらに追加の推論と検索機能を強化します。
オープン検索ツール
最初のコンポーネントはオープン検索ツールで、ユーザーのクエリを一連のインターネット検索に変換します。単に元の質問を検索エンジンに入力するのではなく、トピックについて異なる視点やアイデアを探求するために質問を様々な方法で言い換えます。
質問を修正した後、検索エンジンは異なるバージョンをインターネットに送信し、回答を収集します。検索エンジンは、要約や実際のページコンテンツなど、これらの回答の最も有用な部分を選択します。このコンテンツをより小さなセクションに分解し、関連性に基づいて整理して、最も有用な情報のみを保持します。
Wikipedia、Arxiv、PubMedなどの信頼できるソースには特別な配慮が払われます。情報が矛盾する場合、検索エンジンは最も信頼できる答えを優先します。最初のツールは、モデルが分析するための高品質な情報を提供するためにデータを収集し整理することに焦点を当てています。
オープン推論エージェント
オープン推論エージェントはODSの第2のコンポーネントであり、すべてを統合する上で重要な役割を果たします。このエージェントは初期の質問、検索ツールによって収集されたデータ、基本的な言語モデルを受け取ります。そして、様々なツールと論理的思考を活用して決定的な答えを生成します。
Sentientは2つの異なるタイプの思考マシンを作成しました。ODSV1とODSV2です。
ODSV1は、プロセスを思考と行動に分解することで質問に答える手助けをするreactエージェントというツールを活用します。エージェントは質問を評価し、答えを検索し、結果をレビューし、満足のいく答えを見つけるまでこのプロセスを続けます。reactメソッドが困難に遭遇した場合、バックアップ計画が有効になります。このバックアップは複数の潜在的な答えを生成し、最も一般的なものを選択します。
ODSV2は改良版で、code actとして知られるツールでchain of codeメソッドの使用を組み込んでいます。この新しいバージョンでは、モデルが問題に対処するために小さなコードセグメントを生成し実行することができます。Code actは、どのツールを活用し、いつ使用するかを戦略化するのに役立ちます。これらの能力により、ODSV2は様々なツールを同時に操作し、複数の検索を実行し、解決策に到達するための追加ステップを実行することで、より困難なクエリに取り組むことができます。
このODSシステムは、単にデータを見つけるだけでなく、分析し、戦略化し、すべてをユーザーフレンドリーで適応可能な方法で行動に移すことができるため、強力です。
ChatGPTとの違い
ODSとChatGPTなどのチャットボットとの違いは明確で重要です。チャットボットは簡潔な要約を提供したり、会話的な方法で返信を作成するために作られています。一方、ODSはより根本的な目的を果たします。
単なる表面的なインターフェースではなく、ODSはより複雑なシステムの背後にある主要な知性として機能します。高度なAI検索能力を支え、Perplexity AIなどのプラットフォームで特に重要です。そこでは、思考し、推論し、クエリにどのように対処するかを決定する能力が独特です。
ODSは基本的なQ&Aインタラクション以上のものを提供します。開発者がゼロからカスタマイズされた検索エンジンやスマートシステムを作成する能力を与えます。ODSを基盤として使用することで、これらのシステムは思考し、理解し、変化することができます。開発者はODSを他の技術と組み合わせて特定のニーズに適合させることができます。
ODSは柔軟でスマートであり、異なる障害を処理し、質問やタスクに応じて回答を調整することができます。この種の適応可能な構造は、決定ベースのもので、通常オープンソース技術では見つけることができません。多くのツールは検索機能か単純なインタラクションのいずれかしか提供しませんが、ODSは両方の機能を効果的に組み合わせています。
性能テスト結果
ODSが単なる話だけでないことを示すために、Sentientは徹底的なテストを実施しました。DeepSeek R1モデル、ODSV1、ODSV2を活用しました。目的は、Perplexity AIの検索機能やGPT-4o検索プレビューなどの他の人気ツールと比較して、ODSが実際の状況でどの程度機能するかを確認することでした。
Centionは、高度な検索機能を欠くGPT-4oやLlama 3.1 70Bなどの通常の大規模言語モデルに対してもODSをテストしました。テストは簡単で、実際の結果を目指していました。主な質問は、ODSがインターネットを使用して正しい答えを見つけることができるかでした。
結果は、ODSが非常に効果的であることを示しました。ODSV1とODSV2の両方が良好な性能を示しました。多数のテストで、Perplexity AIのトップツールの性能を上回りました。
ODSV2は特に印象的で、困難なフレーム質問を扱う際にGPT-4o検索に対して大幅な優位性を示しました。より簡単なシンプルQAセットでは、ODSV2はGPT-4o検索の結果にほぼ匹敵し、様々なタイプのクエリに効果的に答える能力を実証しました。
テスト中、ODSは知的な行動を示し、新しいウェブ検索が必要な時を判断することができました。簡単な質問に対する不必要な検索を減らし、パフォーマンス速度を向上させました。より困難なクエリに直面した場合、精度を確保するために検索の深度を増やしました。
これは、ODSが質問の難易度に基づいて調整できるスマートでリソース意識のある設計を持っていることを示しています。結果は、ODSが正確であるだけでなく、効率的で適応可能でもあり、オープンソースAI検索技術の大幅な進歩を示していることを証明しています。
企業への影響
これは企業にとって何を意味するのでしょうか？クローズドシステムに制限される代わりに、強力で柔軟なツールを利用できるようになったということです。ODSにより、単一の企業に依存したり、変更不可能なツールに縛られることなく、独自の目標に沿ったAIを作成できます。
ODSは多様性があり、様々な言語モデルやツールと使用できます。企業の既存システムに簡単に統合でき、各タスクに適切なツールを自動的に選択します。これにより、異なる問題に調整できる知的システムを作成するプロセスが簡素化されます。
注意すべき重要なことは、企業に多くのツールを追加することで、システムが遅くなったり混乱したりする可能性があることです。そのため、慎重な設定が不可欠です。しかし、正しく行われた場合、結果は驚くべきものです。
Sentientによって作成されたODSコードは現在、一般に使用可能です。開発者は、特定の要件に合わせてコードを調査し、拡張し、カスタマイズする機会があります。
新時代の到来
Sentient FoundationはODSでAI検索に革命をもたらしました。過去には、この技術は大手テクノロジー企業のみが利用可能でしたが、今では誰でもアクセスできます。ODSは、深い推論、リアルタイムウェブ検索、知的意思決定を単一のパッケージで提供します。
これは単なるチャットボットではありません。改良されたAI技術の基盤として機能します。また、オープンソースソフトウェアがクローズドソースオプションと同等か、それを上回ることができることを実証しています。
より多くの開発者や企業がODSを採用することで、業界の最新標準になる可能性があります。その知的レイアウト、高機能性、アクセシブルな構成により、魅力的な選択肢となっています。これは、透明性と管理が連携する人工知能の新時代の始まりを示しています。
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