Deep Lake propose un programme de recherche approfondie fondé sur des données multimodales privées

La technologie Deep Thinking d'Activeloop est désormais entièrement disponible pour fournir des agents de connaissance plus précis, plus flexibles et multimodaux pour vos données privées et publiques.

À l'horizon 2025, l'IA générative (GenAI) est sur le point de connaître une année charnière en termes de retour sur investissement (ROI). Les agents de connaissance basés sur des données multimodales sont un moteur essentiel pour y parvenir.

Pourquoi nous avons créé Deep Research en premier lieu

Au cours de l'année écoulée, l'équipe d'Activeloop a eu des entretiens approfondis avec un large éventail d'organisations, en particulier des entreprises figurant au classement Fortune 500. Ils ont identifié une tendance omniprésente : les utilisateurs professionnels font preuve d'une certaine tolérance à l'égard de la latence des performances, mais une réduction de la précision est nécessaire.intransigeantLe fait est que la précision de l'extraction des données est devenue un enjeu insurmontable. Elle est directement liée à la capacité des organisations à utiliser l'IA générative pour améliorer réellement leurs revenus ou leur efficacité et, ce faisant, justifier les investissements considérables dans des infrastructures et des modèles supplémentaires.

Les travailleurs du savoir consacrent chaque jour beaucoup de temps à des tâches de recherche répétitives et très manuelles : des infirmières qui rassemblent les données de santé des patients pour les audits des demandes d'assurance, des juristes qui effectuent des recherches exhaustives sur les demandes de brevet, des chercheurs qui évaluent les articles nouvellement publiés dans PubMed pour tester des hypothèses composées.

Des estimations prudentes montrent que les recherches manuelles au sein d'une organisation entraînent un gaspillage de productivité de l'ordre de 21,3% à 25%. Cela équivaut à une perte d'environ 20 000 dollars par employé et par an. Pour une organisation de taille moyenne comptant 1 000 employés, des recherches inefficaces pourraient entraîner une perte de productivité de plus de 20 millions de dollars La perte financière. Imaginez que chaque fois qu'un membre de votre équipe passe du temps à chercher un fichier "manquant", vous le payez pour jouer à un jeu de cache-cache avec les données de votre organisation, et personne n'en profite.

Aujourd'hui, Activeloop est fière de présenter une solution innovante conçue pour résoudre ces défis - un agent de connaissance IA qui génère des réponses très précises, profondément analysées, basées sur des données multimodales provenant de l'intérieur et de l'extérieur de l'organisation.

Comparaison de la recherche approfondie d'OpenAI

Lac profond avec La recherche approfondie d'OpenAIDeep Research d'OpenAI se concentre sur la construction d'un assistant doté d'une IA capable de rechercher de manière autonome des informations sur l'internet, tandis que Deep Lake se concentre sur la fourniture d'un assistant doté d'une IA capable de rechercher de manière autonome des informations sur l'internet. Deep Lake, quant à lui, se concentre sur la fourniture d'un assistant doté d'une IA capable de rechercher de manière autonome des informations sur l'internet. Système de recherche d'IA multimodale de classe entrepriseLa capacité à travailler avec Données publiques et privées Réaliser une intégration transparente. En ce qui concerne les types de données sur lesquelles l'utilisateur peut poser des questions et les résultats de l'extraction de l'information, le système de gestion de l'information de l'Union européenne (UE) a été mis en place. précision aller jusqu'à dextérité Deep Lake a démontré égaler, voire dépasser La force de l'OpenAI Deep Research.

1. connecter vos données privées et publiques

Une différence essentielle entre Deep Lake et OpenAI Deep Research réside dans le fait que le système de gestion de l'information de l'OpenAI Deep Research est un système de gestion de l'information.Deep Lake ne se limite pas aux données publiques.. Il a été conçu à l'origine pour Au service des utilisateurs en entrepriseLes personnes qui ont besoin d'être à l'intérieur de l'Union européenne ne sont pas les bienvenues. Ensembles de données exclusives, sensibles et de grande valeur entreprises qui y effectuent des recherches pilotées par l'IA. Dans son étude, Activeloop a constaté qu'environ 63% des organisations sont confrontées à des difficultés pour unifier leurs données et les connecter à des systèmes d'IA. Deep Lake peut être instantanément déployé dans l'environnement cloud Amazon S3 ou Azure d'une organisation (et est déjà disponible sur leurs places de marché d'applications respectives), ce qui permet aux utilisateurs de poser immédiatement des questions et d'effectuer des analyses à partir de ces données.

Le processus de déploiement est extrêmement simple, comme le montre la figure ci-dessous :

• Bien que la recherche approfondie soit limitée à la recherche de ressources accessibles au public.Deep Lake, quant à lui, permet aux organisations de stocker et d'extraire en toute sécurité des informations précieuses de leurs recherches internes, de leurs rapports, de leur propriété intellectuelle et de leurs données confidentielles..
• Il s'agit d'une étape très importante pour Biotechnologie, MedTech, finance et secteur juridique. Ce point est essentiel car ces secteurs dépendent fortement d'informations exclusives plutôt que de résultats de recherche sur le web.
• Fonctions de sécurité de niveau entreprise (y compris la gestion des privilèges RBAC, la certification de conformité SOC 2 Type II, les tests de pénétration, etc. Conformité et protection L'état de l'art.

2) Recherche multimodale basée sur des modèles de langage visuel

Deep Lake se concentre dès le départ sur l'architecture sous-jacente. Récupération multimodale de l'IA sont construites, ce qui facilite la gestion de l'ensemble des données. Avantageux pour les tâches complexes impliquant divers types de donnéesLe Bien que Deep Research s'occupe principalement de Requêtes textuelles (et possède quelques capacités de traitement d'images et de fichiers), Deep Lake est entièrement pris en charge :

• Requêtes multimodales transparentes sur le texte, les images, la vidéo, l'audio et les métadonnées structurées.
• Modèles de langage visuel (VLM) optimisés pour la recherche multimodalePour s'assurer que, même en cas de Requêtes de données mixtes très complexesLe système renvoie également des résultats précis et hautement corrélés.
• Recherche hybride en temps réelIl s'agit d'un savant mélange de techniques de recherche vectorielle, par mot-clé et structurée qui améliore considérablement la précision de la recherche.

3. une précision d'extraction comparable ou supérieure à

Le lac Deep est connu pour ses Architecture de recherche avancéeLes résultats de la recherche ne sont pas seulement un bon moyen de s'assurer qu'ils sont Une précision équivalente, voire supérieure, à celle de la recherche approfondie d'OpenAI. Contrairement à ce qui se passe lorsqu'on s'appuie principalement sur les Raisonnement et chaîne de pensée pendant les tests de Deep Research, Deep Lake utilise de manière innovante les technologies suivantes :

• Mémoire profonde qui améliore en permanence la précision des recherches en apprenant de manière dynamique à partir du comportement de recherche antérieur de l'utilisateur, en personnalisant les résultats en fonction du cas d'utilisation spécifique de l'utilisateur, ainsi qu'en apprenant la terminologie du secteur et les préférences de l'utilisateur. Cela permet à Deep Lake d'atteindre des performances de premier ordre dans les cas d'utilisation spécifiques à un domaine.
• Techniques de recherche multimodaleLa réalisation de la Texte, images, vidéo, audio et données structurées dans le nuage et le stockage local Des références croisées sans faille entre

4) BYOM : Bring-Your-Own-Model (Apportez votre propre modèle)

Plutôt que de se limiter à un seul fournisseur de modèles, Deep Lake propose un choix de modèles d'IA sous-jacents dans le système de gestion de l'information. Flexibilité totale.

Les utilisateurs peuvent Un accès flexible au modèle de leur choixComprend Modèles open-source de pointe, grands modèles linguistiques (LLM) et petits modèles linguistiques (SLM) spécifiques à un domaine, et autres modèles fermés de premier plan tels que Anthropic Claude et Google Gemini..

5. des requêtes en moins d'une seconde avec des performances optimisées en termes de coûts

Les requêtes en langage naturel sont automatiquement converties en un ensemble d'énoncés de requête de suite. En termes de mécanismes sous-jacents, le système Activeloop выяснить ( выяснить est russe, remplacé par chinois : déterminer) quels sous-ensembles de données supplémentaires doivent être interrogés afin de rassembler des preuves complètes pour soutenir des réponses très précises.

Utilisations de Deep Lake index-sur-le-lac Technologie, soutien Directement à partir du magasin d'objets Effectue des requêtes en moins d'une seconde, par rapport aux systèmes traditionnels en mémoire, ce qui permet à l'entreprise d'être plus performante. Jusqu'à 10 fois plus rentable. Cela présente des avantages considérables :

• délai d'une subsecondeLa version la plus récente du logiciel est celle qui offre le temps de réponse le plus rapide, même lorsque l'on travaille avec des ensembles de données volumineux (plus de 100 millions d'enregistrements).
• Pas besoin de cache coûteuxLe processus d'interrogation est profondément optimisé pour permettre une recherche en temps réel tout en maintenant de faibles coûts de stockage.
• Évoluer de manière élastique dans les environnements en nuageCela fait de Deep Lake un endroit où il faut être rapide,Recherche d'IA rentable pour les applications natives de l'IA.

Fonctionnement de Deep Lake

Deep Lake se concentre sur la construction de composants clés pour le stockage et la récupération des données, dans le but de fournir aux utilisateurs la capacité de stocker et de récupérer des données de manière optimale pour alimenter des flux de travail d'IA de toutes sortes.

Après avoir connecté et indexé des quantités massives de données provenant des utilisateurs, le système Deep Lake agent de connaissance Il peut planifier une série de tâches de recherche sophistiquées et effectuer des requêtes en plusieurs étapes dans un large éventail d'ensembles de données et de modalités - en comprenant exactement quelles données clés sont nécessaires pour répondre à la question posée par l'utilisateur (et, plus important encore, en déterminant si le système dispose de suffisamment de preuves pour répondre à la question). L'agent de connaissance s'appuie également sur des technologies de recherche avancées, telles que MaxSim, pour effectuer des recherches précises basées sur le contexte visuel et textuel combiné, et présente à l'utilisateur les informations clés extraites sous forme de références, ainsi que des citations provenant de milliards de lignes de données textuelles.

Types de questions que les utilisateurs peuvent poser

Deep Lake est désormais ouvert à tous les membres de l'équipe d'utilisateurs - il n'y a aucune restriction sur le nombre de questions que les utilisateurs peuvent poser, ni sur la taille et la modalité des données qu'ils peuvent interroger.

Voici quelques exemples des types de questions que les utilisateurs peuvent poser :

Combinaison de données sur les antécédents du patient, de tests de laboratoire et de rapports d'imagerie par résonance magnétique (IRM)

Trouver des références et établir des liens avec des termes et des concepts complexes

L'exemple suivant est tiré du chef-d'œuvre littéraire de Marcel Proust, À la recherche du temps perdu - l'un des livres les plus longs jamais écrits, avec une version PDF de plus de 1150 pages.

Enquête approfondie sur les résultats de la recherche

Question : Quelle est la DeepSeek Performance dans les tâches de raisonnement ?

La réponse donnée par le système contiendra des informations provenant à la fois du texte du document et des diagrammes.

Limites connues

Tout système présente inévitablement des limites, et c'est le cas de Deep Lake. Dans le cas d'Activeloop, l'agent de connaissance de Deep Lake est réglé pour se concentrer davantage sur des analyses approfondies et pour être prudent quant aux résultats des réponses. Par conséquent, Deep Lake n'est peut-être pas le meilleur choix lorsque les utilisateurs ont besoin de réponses immédiates et simples. Cependant, lorsqu'il est confronté à des requêtes spécifiques à un domaine qui nécessitent une réflexion plus approfondie, Deep Lake démontre ses performances.

Activeloop ouvre maintenant officiellement le système Deep Lake à la prévisualisation publique afin d'améliorer continuellement le produit sur la base des précieux commentaires des utilisateurs. En outre, Activeloop développe activement un routeur intelligent capable de basculer entre les modes de pensée "rapide" et "lente" en fonction de la complexité de la requête, afin d'optimiser encore l'expérience de l'utilisateur.

Comment une entreprise pionnière de premier plan s'est appuyée sur Deep Lake pour réaliser des percées dans le domaine de la biotechnologie

Flagship Pioneering est une société de biotechnologie tournée vers l'avenir qui se consacre au développement de plateformes innovantes et à l'incubation de jeunes entreprises qui révolutionnent le domaine de la santé humaine et du développement durable. Flagship Pioneering a entamé une collaboration étroite avec Activeloop afin de renforcer ses capacités de recherche scientifique. RAG (retrieval-enhanced generation). Dans le cadre de ce partenariat, l'équipe Pioneering Intelligence de Flagship Pioneering a travaillé en étroite collaboration avec Activeloop pour développer un système avancé basé sur l'agent de connaissance Activeloop Deep Lake. Grâce à ce système, Flagship Pioneering est en mesure d'extraire efficacement des résultats de recherche scientifique du monde entier et d'approfondir les données biomédicales multimodales, avec une précision accrue d'environ 181 TP3T par rapport à une recherche traditionnelle basée sur des vecteurs ou des mots-clés. En particulier, le système est capable de capturer avec précision des informations clés, même à partir de graphiques et de diagrammes spécifiques qui ne sont pas explicitement mentionnés dans le texte. Le système capture même des informations clés à partir de diagrammes spécifiques qui ne sont pas explicitement mentionnés dans le texte de l'article, ce qui améliore considérablement les capacités de recherche de Flagship Pioneering.

L'entreprise de technologie médicale Fortune 500 utilise Deep Lake pour effectuer des recherches IA rapides et précises dans plus de 40 millions d'articles à travers les modalités de données et les plates-formes cloud.

La puissance de Deep Lake a permis d'automatiser des tâches de recherche hautement manuelles et répétitives dans le cadre du processus de découverte scientifique et de conformité dans le secteur des technologies médicales. Cela a permis de réduire considérablement les cycles de recherche, qui auraient autrement pris des mois, à quelques jours seulement.

Visitez chat.activeloop.ai dès aujourd'hui pour commencer votre exploration de Deep Lake. La première semaine est gratuite et les plans tarifaires commencent à 99 $ par siège (Elle peut être étendue de manière flexible en fonction de vos besoins réels en matière de données.).