Cách Tái Tạo Nghiên Cứu Sâu OpenAI, Nhưng Mã Nguồn Mở

Nghiên cứu sâu về trí tuệ nhân tạo không phải là một mô hình đơn lẻ mà là một quy trình, một quy trình lặp lại liên quan đến việc tìm kiếm, đọc và lý luận cho đến khi tìm ra câu trả lời. Các hệ thống độc quyền của OpenAI, chẳng hạn như những hệ thống hỗ trợ ChatGPT hoặc GPT-4, sử dụng các quy trình phức tạp liên tục tinh chỉnh các phản hồi. Bây giờ hãy tưởng tượng có thể xây dựng một hệ thống tương tự sử dụng các công cụ mã nguồn mở. Bài viết này giải thích cách tái tạo một hệ thống Nghiên cứu Sâu bằng cách sử dụng dự án jina-ai/node-DeepResearch. Chúng tôi sẽ phân tích mã, chi tiết từng thành phần và chỉ cho bạn cách thiết lập và mở rộng hệ thống.

nút

1. Tổng Quan và Mục Đích

Nghiên cứu Sâu được xây dựng xung quanh một ý tưởng đơn giản nhưng mạnh mẽ:

Tiếp tục tìm kiếm và đọc các trang web cho đến khi tìm ra câu trả lời (hoặc vượt quá ngân sách token).

Hệ thống nhận một truy vấn (ví dụ, “ai lớn hơn? cohere, jina ai, voyage?”) và bắt đầu một vòng lặp. Ở mỗi bước, tác nhân (một mô-đun thông minh) quyết định một hành động. Nó có thể tìm kiếm từ khóa mới, đọc nội dung của các URL, suy ngẫm bằng cách tạo ra các câu hỏi tiếp theo, hoặc cung cấp một câu trả lời nếu nó chắc chắn. Vòng lặp lặp lại này tiếp tục cho đến khi câu trả lời là xác định hoặc ngân sách token (một đại diện cho tài nguyên tính toán) bị vượt quá.

Cài Đặt và Thiết Lập

Trước khi bắt đầu với mã, bạn cần cài đặt các phụ thuộc cần thiết và thiết lập các API key của mình. Dự án sử dụng Gemini cho mô hình ngôn ngữ, Brave hoặc DuckDuckGo cho tìm kiếm web, và Jina Reader để lấy nội dung trang web. Đây là cách bạn thiết lập dự án:

export GEMINI_API_KEY=...  # cho Gemini API, hỏi Han
export JINA_API_KEY=jina_...  # miễn phí Jina API key, lấy từ https://jina.ai/reader
export BRAVE_API_KEY=...  # tùy chọn; nếu không cung cấp, nó mặc định sử dụng tìm kiếm DuckDuckGo

git clone https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch.git
cd node-DeepResearch
npm install

README còn cung cấp ví dụ cho việc chạy hệ thống với các truy vấn khác nhau:

Truy Vấn Đơn Giản:
npm run dev "1+1=" hoặc npm run dev "thủ đô của Pháp là gì?"
Truy Vấn Đa Bước:
npm run dev "tin tức mới nhất từ Jina AI là gì?"
npm run dev "tài khoản twitter của người sáng lập jina ai là gì"
Truy Vấn Mơ Hồ, Giống Nghiên Cứu:
npm run dev "ai lớn hơn? cohere, jina ai, voyage?"
npm run dev "ai sẽ là tổng thống của Mỹ vào năm 2028?"
npm run dev "chiến lược của jina ai cho năm 2025 nên như thế nào?"

Ngoài giao diện dòng lệnh, dự án còn bao gồm một API máy chủ web mà phát lộ các điểm cuối để gửi truy vấn và phát trực tiếp cập nhật tiến trình.

2. Kiến Trúc và Các Thành Phần Chính

Chúng ta hãy phân tích các thành phần chính của hệ thống bằng cách khám phá các tệp cốt lõi:

2.1 agent.ts – Logic Cốt Lõi

Tệp agent.ts là trái tim của hệ thống. Nó triển khai logic cho chu trình “nghiên cứu sâu”: tạo ra các gợi ý, quyết định hành động và lặp lại qua các bước tìm kiếm, đọc, suy ngẫm và trả lời.

Các Thành Phần Chính Trong agent.ts:

Nạp và Thiết Lập:

Tệp bắt đầu bằng việc nạp các công cụ và thư viện khác nhau:

GoogleGenerativeAI được sử dụng để tạo ngôn ngữ.
readUrl từ ./tools/read lấy và xử lý nội dung trang web.
duckSearch và braveSearch cung cấp khả năng tìm kiếm bên ngoài.
Các hàm tiện ích như rewriteQuery, dedupQueries, evaluateAnswer, và analyzeSteps giúp tinh chỉnh các truy vấn và đánh giá các phản hồi.
Các giá trị cấu hình (API key, ngân sách token, và cấu hình mô hình) được nhập từ config.ts.
Các tiện ích theo dõi Token và Hành động giám sát việc sử dụng token và trạng thái tiến trình của tác nhân.
Cuối cùng, tệp này nhập các loại (ví dụ, StepAction, ResponseSchema) được định nghĩa trong types.ts.

Hàm Ngủ:

async function sleep(ms: number) {
  const seconds = Math.ceil(ms / 1000);
  console.log(`Đang chờ ${seconds}s...`);
  return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
}

Hàm trợ giúp này được sử dụng để trì hoãn các hoạt động—hữu ích để tránh hạn chế về tốc độ khi gọi API bên ngoài.

Tạo Schema:

Hàm getSchema định nghĩa schema JSON cho phản hồi của tác nhân. Nó xây dựng động một schema bao gồm các thuộc tính cho:

tìm kiếm: Yêu cầu một searchQuery dựa trên từ khóa.
câu trả lời: Chỉ định rằng một câu trả lời cuối cùng phải bao gồm văn bản ngôn ngữ tự nhiên và các tài liệu hỗ trợ (trích dẫn chính xác và URL).
suy ngẫm: Liệt kê các câu hỏi phụ làm sáng tỏ để lấp những khoảng trống kiến thức.
thăm: Chứa các URL mục tiêu để đọc nội dung bên ngoài.

Bằng cách thực thi một schema JSON nghiêm ngặt, đầu ra của tác nhân vẫn nhất quán và có thể đọc được bởi máy móc.

Tạo Gợi Ý:

Hàm getPrompt tạo ra một gợi ý chi tiết được gửi đến mô hình ngôn ngữ. Nó tổng hợp nhiều phần:

Tiêu Đề: Bao gồm ngày hiện tại và câu hỏi gốc.
Bối Cảnh và Kiến Thức: Bất kỳ hành động trước đó và kiến thức trung gian đã thu thập được đều được bao gồm.
Các Nỗ Lực Không Thành Công: Nếu các hành động trước đó không mang lại câu trả lời xác định, những thất bại đó (có lý do và cải tiến) được ghi lại.
Hành Động: Một danh sách các hành động khả thi được hiển thị. Tùy thuộc vào các cờ (như allowSearch, allowRead, v.v.), nó liệt kê các hoạt động được phép. Trong “Chế Độ Quái Thú”, các hướng dẫn thúc giục tác nhân cố gắng hết sức để tạo ra câu trả lời ngay cả khi có sự không chắc chắn.

Gợi ý nhiều lớp này hướng dẫn mô hình AI sinh ra để “nghĩ” từng bước một và chọn một hành động tại một thời điểm.

Vòng Lặp Chính Trong getResponse:

Hàm getResponse là cốt lõi của vòng lặp lặp đi lặp lại của tác nhân. Nó thiết lập bối cảnh ban đầu:

Theo Dõi: Hai trình theo dõi được sử dụng—một TokenTracker để giám sát số lượng token đã sử dụng (ngăn chặn hệ thống vượt quá ngân sách của nó) và một ActionTracker để theo dõi từng bước và kết quả của nó.
Khoảng Trống và Kiến Thức: Nó bắt đầu với một “khoảng trống” (câu hỏi gốc) và sau đó thêm các câu hỏi trung gian nếu hệ thống cần suy ngẫm về lý do của nó.

Trong một vòng lặp while, tác nhân:

Chờ (sử dụng hàm ngủ) để tránh giới hạn tốc độ API.
Tạo một gợi ý dựa trên bối cảnh hiện tại.
Gọi mô hình sinh ra (thông qua GoogleGenerativeAI) để sản xuất một phản hồi.
Phân tích phản hồi JSON để xác định hành động nào đã được thực hiện (trả lời, suy ngẫm, tìm kiếm, hoặc thăm).
Tùy thuộc vào hành động:
Trả Lời: Nó đánh giá câu trả lời và, nếu xác định, kết thúc vòng lặp.
Suy Ngẫm: Nó xử lý các câu hỏi phụ để lấp đầy các khoảng trống kiến thức.
Tìm Kiếm: Nó viết lại truy vấn tìm kiếm, loại bỏ các từ khóa đã sử dụng trước đó và lấy các URL mới từ DuckDuckGo hoặc Brave.
Thăm: Nó đọc nội dung từ các URL đã cung cấp và cập nhật cơ sở kiến thức.

Nếu vòng lặp vượt khỏi ngân sách hoặc quá nhiều nỗ lực không thành công xảy ra, hệ thống sẽ vào “Chế Độ Quái Thú”, nơi một nỗ lực cuối cùng, mạnh mẽ để trả lời được thực hiện.

Lưu Trữ Bối Cảnh:

Hàm storeContext ghi lại gợi ý hiện tại và các trạng thái bộ nhớ khác nhau (bối cảnh, truy vấn, câu hỏi và kiến thức đã thu thập) vào các tệp. Quy trình lưu trữ này hỗ trợ gỡ lỗi và cho phép phân tích thêm về quy trình ra quyết định.

Thực Thi Cuối Cùng:

Hàm main() ở cuối agent.ts sử dụng tham số dòng lệnh (truy vấn), gọi getResponse, và in câu trả lời cuối cùng cùng với tóm tắt về việc sử dụng token.

2.2 config.ts – Cấu Hình Môi Trường

Tệp config.ts là nơi các cấu hình môi trường và mô hình được định nghĩa:

Biến Môi Trường: Sử dụng dotenv, nó nạp các API key cho Gemini, Jina và Brave. Nó cũng hỗ trợ cấu hình một proxy HTTPS.
Cung Cấp Tìm Kiếm: Hệ thống lựa chọn động nhà cung cấp tìm kiếm dựa trên việc có API key Brave hay không; nếu không, nó mặc định sử dụng DuckDuckGo.
Cấu Hình Mô Hình: Tệp thiết lập các cấu hình mô hình mặc định và cụ thể cho các tác vụ khác nhau, chẳng hạn như viết lại truy vấn, loại bỏ trùng lặp, và đánh giá. Ví dụ, mô hình sinh ra của tác nhân được cấu hình với nhiệt độ 0.7 để cân bằng giữa sáng tạo và tính xác định.
Ngân Sách Token và Độ Trì Hoãn: Hằng số STEP_SLEEP được đặt thành 1000 mili giây, đảm bảo một khoảng dừng một giây giữa các bước.

Tệp cấu hình này giúp dễ dàng thay đổi cài đặt và điều chỉnh hệ thống cho các môi trường hoặc hành vi mô hình khác nhau.

2.3 server.ts – API Máy Chủ Web

Để cho phép người dùng tương tác với Nghiên cứu Sâu qua các yêu cầu HTTP, hệ thống bao gồm một máy chủ đơn giản dựa trên Express trong server.ts. Tệp này thiết lập các điểm cuối để xử lý các truy vấn gửi đi và phát trực tiếp các cập nhật tiến độ theo thời gian thực.

Các Điểm Chính Trong server.ts:

Cài Đặt Express:

Máy chủ sử dụng Express và CORS để hỗ trợ các yêu cầu chéo nguồn. Nó lắng nghe trên cổng 3000 (hoặc một cổng được chỉ định trong môi trường).

Điểm Cuối Truy Vấn (POST /api/v1/query):

Các máy khách gửi một tải trọng JSON chứa truy vấn, ngân sách token và số lần thử không thành công tối đa được phép.
Máy chủ tạo một trình theo dõi mới (cho việc sử dụng token và trạng thái hành động) và gán một requestId duy nhất.
Các yêu cầu được xử lý không đồng bộ bằng cách gọi getResponse.
Khi hoàn thành, câu trả lời cuối cùng được lưu trữ và tiến trình được phát đi bằng cách sử dụng một EventEmitter.

Điểm Cuối Phát Trực Tuyến (GET /api/v1/stream/:requestId):

Điểm cuối này sử dụng Sự kiện do Máy Chủ Gửi (SSE) để liên tục đẩy các cập nhật trở lại cho máy khách.
Khi tác nhân thực hiện các hành động (tìm kiếm, suy ngẫm, thăm, trả lời), các sự kiện tiến độ được phát đi. Mỗi sự kiện bao gồm thông tin bước hiện tại, việc sử dụng token và chi tiết hành động.
Điều này cho phép các máy khách theo dõi tiến trình nghiên cứu theo thời gian thực.

Lưu Trữ và Truy Xuất Công Việc:

Máy chủ ghi lại kết quả công việc vào hệ thống tệp (dưới một thư mục tasks) và cung cấp một điểm cuối (GET /api/v1/task/:requestId) để truy xuất một kết quả đã lưu.

Thành phần máy chủ web này làm cho tác nhân nghiên cứu có thể truy cập qua HTTP, cho phép cả thử nghiệm tương tác và tích hợp vào các hệ thống lớn hơn.

2.4 test-duck.ts – Tiện Ích Để Kiểm Tra Tìm Kiếm

Tệp test-duck.ts là một kịch bản độc lập sử dụng Axios để gửi một yêu cầu HTTP GET đến một API bên ngoài (trong trường hợp này, jsonplaceholder.typicode.com) như một bài kiểm tra. Mặc dù chức năng chính của nó là xác minh rằng các yêu cầu HTTP hoạt động chính xác (bao gồm việc thiết lập các tiêu đề thích hợp và xử lý lỗi), nó phục vụ như một ví dụ về cách các yêu cầu bên ngoài được xử lý trong hệ thống. Trong một thiết lập phức tạp hơn, các mẫu tương tự được sử dụng khi truy vấn các API tìm kiếm như DuckDuckGo hoặc Brave.

2.5 types.ts – Định Nghĩa Cấu Trúc Dữ Liệu Nhất Quán

Tệp types.ts định nghĩa tất cả các loại tùy chỉnh được sử dụng trong toàn dự án:

Các Loại Hành Động:
Chúng bao gồm các hành động khác nhau mà tác nhân có thể thực hiện:

SearchAction: Chứa một chuỗi searchQuery.
AnswerAction: Yêu cầu một chuỗi answer và các references hỗ trợ.
ReflectAction: Bao gồm một mảng questionsToAnswer.
VisitAction: Chứa một danh sách URLTargets.

Các Loại Phản Hồi:
Tệp định nghĩa các phản hồi có cấu trúc cho kết quả tìm kiếm, đọc URL, đánh giá, phân tích lỗi và nhiều hơn nữa. Điều này giúp duy trì tính nhất quán và đảm bảo rằng mọi mô-đun đều giải thích dữ liệu theo cùng một cách.

Các Loại Schema:
Các định nghĩa schema JSON đảm bảo rằng các phản hồi được tạo ra bởi mô hình ngôn ngữ tuân theo định dạng mong đợi. Điều này rất quan trọng cho việc xử lý phía hạ nguồn.

Bối Cảnh Theo Dõi:
Các loại tùy chỉnh cho các trình theo dõi token và hành động cũng được định nghĩa, được sử dụng để giám sát trạng thái của cuộc hội thoại và quy trình nghiên cứu.

3. Quy Trình Nghiên Cứu Sâu Lặp Đi Lặp Lại

Hệ thống tổng thể theo một quy trình phương pháp lặp lại bắt chước cách một nhà nghiên cứu con người có thể làm việc:

Khởi Tạo:
Quá trình bắt đầu với câu hỏi gốc, được thêm vào danh sách “khoản trống” (tức là những điều chưa biết cần được lấp đầy).

Tạo Gợi Ý:
Tác nhân xây dựng một gợi ý sử dụng câu hỏi hiện tại, bối cảnh trước đó, kiến thức đã thu thập, và ngay cả các nỗ lực không thành công. Gợi ý này sau đó được gửi đến mô hình AI sinh ra.

Chọn Hành Động:
Dựa trên đầu ra của mô hình, tác nhân chọn một trong vài hành động:

Tìm Kiếm: Hình thành một truy vấn mới để thu thập thêm dữ liệu.
Thăm: Lấy nội dung chi tiết từ một URL cụ thể.
Suy Ngẫm: Tạo ra các câu hỏi phụ làm rõ để giải quyết các khoảng trống kiến thức.
Trả Lời: Cung cấp một câu trả lời cuối cùng nếu thông tin được coi là xác định.

Cập Nhật Bối Cảnh:
Mỗi bước cập nhật các trình theo dõi nội bộ (việc sử dụng token và trạng thái hành động) và lưu trữ trạng thái hiện tại vào các tệp. Điều này đảm bảo tính minh bạch và cho phép gỡ lỗi hoặc xem xét sau này.

Đánh Giá và Lặp Lại:
Khi một câu trả lời được đề xuất, một bước đánh giá kiểm tra xem nó có xác định hay không. Nếu không, hệ thống lưu chi tiết nỗ lực thất bại và điều chỉnh chiến lược của nó. Chu trình tiếp tục cho đến khi một câu trả lời thỏa mãn được tìm thấy hoặc ngân sách token bị cạn kiệt.

Chế Độ Quái Thú:
Nếu các bước bình thường không mang lại câu trả lời xác định trong các ràng buộc, hệ thống sẽ vào “Chế Độ Quái Thú.” Trong chế độ này, AI sinh ra bị buộc phải sản xuất một câu trả lời dựa trên bối cảnh tích lũy—ngay cả khi điều đó có nghĩa là đưa ra một dự đoán có căn cứ.

4. Tiến Trình và Phản Hồi Thời Gian Thực

Một tính năng không thể thiếu của hệ thống Nghiên cứu Sâu là cơ chế phản hồi thời gian thực của nó. Thông qua điểm cuối phát trực tuyến của máy chủ web:

Các máy khách nhận được các cập nhật tiến độ chi tiết hành động nào đã được thực hiện, thống kê việc sử dụng token, và trạng thái hiện tại của trình theo dõi hành động.
Các sự kiện tiến độ (như được hiển thị trong các ví dụ README) bao gồm cả quá trình suy nghĩ của tác nhân và các chi tiết như bước hiện tại và phân tích token.
Vòng phản hồi trực tiếp này là rất quý giá cho việc gỡ lỗi, theo dõi việc sử dụng tài nguyên và hiểu cách hệ thống lý luận.

Ví dụ, một sự kiện tiến độ có thể trông như thế này:

data: {
  "type": "progress",
  "trackers": {
    "tokenUsage": 74950,
    "tokenBreakdown": {
      "agent": 64631,
      "read": 10319
    },
    "actionState": {
      "action": "search",
      "thoughts": "Văn bản đề cập đến nhiều nhà đầu tư trong Jina AI nhưng không chỉ rõ tỷ lệ sở hữu. Cần phải tìm kiếm trực tiếp.",
      "URLTargets": [],
      "answer": "",
      "questionsToAnswer": [],
      "references": [],
      "searchQuery": "tỷ lệ sở hữu nhà đầu tư Jina AI"
    },
    "step": 7,
    "badAttempts": 0,
    "gaps": []
  }
}

Báo cáo tiến độ chi tiết này cho phép các nhà phát triển thấy cách suy luận của tác nhân tiến triển theo thời gian, cung cấp cái nhìn sâu sắc về cả những thành công và những lĩnh vực cần cải thiện.

5. Mở Rộng và Tùy Chỉnh Nghiên Cứu Sâu

Tính chất mã nguồn mở của dự án này có nghĩa là bạn có thể điều chỉnh hệ thống cho nhu cầu của mình. Dưới đây là một số ý tưởng để mở rộng Nghiên cứu Sâu:

Các Nhà Cung Cấp Tìm Kiếm Tùy Chỉnh:
Bạn có thể tích hợp thêm các nhà cung cấp tìm kiếm hoặc tùy chỉnh quy trình viết lại truy vấn cho các tìm kiếm theo miền cụ thể.

Các Mô-đun Đọc Nâng Cao:
Nếu bạn yêu cầu xử lý văn bản chi tiết hơn, bạn có thể tích hợp các mô hình NLP thay thế hoặc điều chỉnh thành phần Jina Reader để xử lý các loại nội dung mới.

Đánh Giá Cải Tiến:
Module đánh giá hiện tại kiểm tra xem một câu trả lời có xác định hay không. Bạn có thể mở rộng điều này để tích hợp các chỉ số tinh tế hơn, chẳng hạn như phân tích cảm xúc hoặc các thuật toán kiểm tra sự thật.

Giao Diện Người Dùng:
Trong khi hệ thống hiện tại sử dụng giao diện dòng lệnh và một máy chủ web đơn giản cho các sự kiện phát trực tuyến, bạn có thể xây dựng một giao diện web hoặc di động hoàn chỉnh cho các phiên nghiên cứu tương tác.

Cải Tiến Khả Năng Mở Rộng:
Triển khai hiện tại chạy như một dịch vụ đơn lẻ. Để sử dụng sản xuất, hãy xem xét việc chứa ứng dụng trong các container và triển khai nó bằng Kubernetes hoặc một nền tảng điều phối khác để xử lý lưu lượng truy cập cao và xử lý phân tán.

6. Bảo Mật, Hiệu Năng và Thực Hành Tốt Nhất

Khi triển khai một hệ thống điều khiển bằng AI như Nghiên cứu Sâu, có một số khía cạnh bổ sung cần xem xét:

Quản Lý API Key:
Đảm bảo rằng các API key của bạn (cho Gemini, Jina và Brave) được lưu trữ an toàn và không bao giờ được mã hóa cứng trong mã nguồn của bạn. Các biến môi trường và kho bảo mật là được khuyến nghị.

Giới Hạn Tốc Độ:
Hàm sleep tích hợp sẵn giúp tránh hạn chế tốc độ bằng cách trì hoãn các yêu cầu liên tiếp. Tuy nhiên, hãy xem xét việc triển khai thêm các cơ chế hạn chế tốc độ ở cấp độ máy chủ hoặc cổng API.

Xác Thực Dữ Liệu:
Xác thực nghiêm ngặt các truy vấn và phản hồi đầu vào. Schema JSON được định nghĩa trong tác nhân giúp, nhưng bạn cũng nên xác thực các yêu cầu HTTP đến để ngăn chặn các đầu vào độc hại.

Xử Lý Lỗi:
Xử lý lỗi mạnh mẽ (như thấy trong mã máy chủ và test-duck.ts) là rất quan trọng. Điều này đảm bảo rằng các lỗi API bất ngờ hoặc phản hồi không hợp lệ không làm hỏng hệ thống.

Giám Sát Tài Nguyên:
Theo dõi việc sử dụng token là rất quan trọng. Các lớp TokenTracker và ActionTracker cung cấp cái nhìn sâu sắc về mức tiêu thụ tài nguyên. Giám sát các chỉ số này có thể giúp tinh chỉnh hiệu suất của hệ thống và tránh sử dụng quá mức.

7. Kết Luận

Dự án Nghiên cứu Sâu của Jina AI minh họa cách các quy trình nghiên cứu phức tạp, lặp đi lặp lại có thể được xây dựng bằng các công cụ mã nguồn mở. Bằng cách tích hợp các công cụ tìm kiếm, các mô hình AI sinh ra và các vòng lặp suy luận thông minh, hệ thống liên tục tinh chỉnh câu trả lời của mình cho đến khi nó chắc chắn—hoặc cho đến khi các giới hạn tài nguyên được đạt đến.

Trong bài viết này, chúng tôi đã khám phá cách tái tạo Nghiên cứu Sâu của OpenAI bằng cách sử dụng phương pháp mã nguồn mở:

Chúng tôi đã thảo luận về các bước cài đặt và thiết lập môi trường.
Chúng tôi đã phân tích các mô-đun cốt lõi, từ logic tác nhân lặp đi lặp lại trong agent.ts đến cấu hình, API máy chủ web và định nghĩa loại.
Chúng tôi đã xem xét cơ chế phản hồi thời gian thực truyền tải các cập nhật tiến độ, cung cấp sự minh bạch cho quy trình lý luận.
Cuối cùng, chúng tôi đã xem xét các mở rộng tiềm năng, tùy chọn tùy chỉnh và thực hành tốt nhất để triển khai một hệ thống như vậy.

Bằng cách làm cho các kỹ thuật nghiên cứu tiên tiến này trở nên có sẵn dưới dạng mã nguồn mở, các dự án như Nghiên cứu Sâu giúp công bằng việc tiếp cận các phương pháp AI tiên tiến. Dù bạn là nhà nghiên cứu, lập trình viên hay doanh nghiệp đang tìm cách tích hợp các khả năng nghiên cứu sâu vào quy trình của mình, dự án này phục vụ như một nguồn cảm hứng và nền tảng thực tế để xây dựng giải pháp của riêng bạn.

Thiết kế lặp đi lặp lại—kết hợp tìm kiếm, đọc, suy ngẫm và trả lời trong một vòng lặp liên tục—đảm bảo rằng ngay cả các truy vấn không rõ ràng hoặc phức tạp cũng được xử lý với nhiều lớp kiểm tra. Và với một kiến trúc chi tiết theo dõi việc sử dụng token và cung cấp phản hồi trực tiếp, bạn có được những hiểu biết sâu sắc về quy trình lý luận đứng sau mỗi câu trả lời.

Nếu bạn khao khát thử nghiệm, hãy sao chép kho dữ liệu, thiết lập môi trường của bạn như đã mô tả và chạy các truy vấn từ toán học đơn giản đến các câu hỏi nghiên cứu phức tạp. Với một chút tùy chỉnh, bạn có thể điều chỉnh hệ thống cho các lĩnh vực mới và thậm chí cải thiện khả năng lý luận của nó. Các dự án mã nguồn mở như thế này mở đường cho đổi mới do cộng đồng điều khiển trong nghiên cứu AI.

Bằng cách làm theo phân tích và phân tích chi tiết này, bạn có thể tái tạo và mở rộng những ý tưởng đứng sau Nghiên cứu Sâu của OpenAI theo cách hoàn toàn mã nguồn mở. Dù bạn đang tìm cách xây dựng trên cơ sở mã hiện tại hay tích hợp các phương pháp tương tự vào dự án của mình, lộ trình là rõ ràng: lặp lại, tinh chỉnh và đẩy ranh giới của nghiên cứu tự động.

nút