A Deep Lake propõe um programa de pesquisa profunda baseado em dados multimodais privados

Fornecendo agentes de conhecimento mais precisos, flexíveis e multimodais para seus dados privados e públicos, a tecnologia Deep Thinking da Activeloop agora está totalmente disponível.

Ao olharmos para 2025, a IA generativa (GenAI) está pronta para um ano crucial em termos de retorno sobre o investimento (ROI). Os agentes de conhecimento baseados em dados multimodais são um fator essencial para alcançar esse objetivo.

Por que criamos a Deep Research em primeiro lugar

No último ano, a equipe da Activeloop conversou em profundidade com uma grande variedade de organizações, especialmente com empresas da Fortune 500. Eles identificaram uma tendência generalizada: os usuários corporativos estão demonstrando certa tolerância à latência do desempenho, mas uma redução na precisão éintransigenteO fato é que a precisão da recuperação de dados se tornou um resultado final intransponível. De fato, a precisão da recuperação de dados se tornou um resultado insuperável e está diretamente relacionada à capacidade das organizações de usar a IA generativa para realmente melhorar a receita ou a eficiência e, assim, justificar o enorme investimento em infraestrutura e modelos adicionais.

Os profissionais do conhecimento gastam muito tempo todos os dias em tarefas de pesquisa repetitivas e altamente manuais: desde enfermeiros que coletam dados de saúde de pacientes para auditorias de sinistros de seguros, passando por advogados que realizam pesquisas exaustivas de pedidos de patentes, até pesquisadores que avaliam artigos recém-publicados no PubMed para testar hipóteses compostas.

Estimativas conservadoras mostram que o comportamento de busca manual em uma organização resulta em aproximadamente 21,3% a 25% de produtividade desperdiçada. Isso equivale a uma perda de aproximadamente US$ 20.000 por funcionário por ano. Para uma organização de médio porte com 1.000 funcionários, buscas ineficientes podem resultar em mais de US$ 20 milhões A perda financeira. Imagine que toda vez que um dos membros da sua equipe gasta tempo procurando um arquivo "perdido", você está pagando para que ele jogue um jogo de esconde-esconde com os dados da sua organização, sem que ninguém se beneficie disso.

Hoje, a Activeloop tem o orgulho de apresentar uma solução inovadora projetada para resolver esses desafios - um agente de conhecimento de IA que gera respostas altamente precisas e profundamente analisadas com base em dados multimodais de dentro e de fora da organização.

Comparação da pesquisa profunda da OpenAI

Lago profundo junto com Pesquisa profunda da OpenAIO Deep Research da OpenAI concentra-se na criação de um assistente com tecnologia de IA que possa pesquisar informações na Internet de forma autônoma, enquanto o Deep Lake concentra-se em fornecer um assistente com tecnologia de IA que possa pesquisar informações na Internet de forma autônoma. A Deep Lake, por outro lado, está focada em fornecer Sistema de recuperação de IA multimodal de classe empresarialA capacidade de trabalhar com Dados públicos e privados Obter uma integração perfeita. Em termos dos tipos de dados sobre os quais o usuário pode fazer perguntas e dos resultados de recuperação dos dados, a precisão chegar ao ponto de destreza O Deep Lake demonstrou igualar ou até mesmo superar A força da pesquisa profunda da OpenAI.

1. conectar seus dados privados e públicos

Uma diferença importante entre o Deep Lake e o OpenAI Deep Research é que oO Deep Lake não se limita a dados públicos.. Ele foi originalmente projetado para Atendendo a usuários corporativosespecialmente aqueles que precisam estar em Conjuntos de dados proprietários, confidenciais e de alto valor empresas que realizam pesquisas orientadas por IA. Em seu estudo, a Activeloop descobriu que aproximadamente 63% das organizações enfrentam desafios para unificar seus dados e conectá-los aos sistemas de IA. O Deep Lake pode ser implantado instantaneamente no ambiente de nuvem Amazon S3 ou Azure de uma organização (e já está disponível em seus respectivos mercados de aplicativos), permitindo que os usuários façam perguntas e análises imediatamente com base nesses dados.

O processo de implementação é extremamente fácil, conforme mostrado na figura abaixo:

• Embora a Deep Research esteja limitada à pesquisa de recursos acessíveis ao público.O Deep Lake, no entanto, permite que as organizações armazenem e recuperem com segurança insights valiosos de suas pesquisas internas, relatórios, propriedade intelectual e dados confidenciais..
• Essa é uma etapa muito importante para Setores de biotecnologia, tecnologia médica, finanças e jurídico. Isso é fundamental porque esses setores são altamente dependentes de informações proprietárias em vez de resultados de pesquisa abertos na Web.
• Recursos de segurança de classe empresarial (incluindo gerenciamento de privilégios RBAC, certificação de conformidade SOC 2 Tipo II, testes de penetração, etc.) Garanta que os dados confidenciais estejam sempre no Conformidade e proteção O estado da arte.

2. recuperação multimodal baseada em modelos de linguagem visual

A Deep Lake se concentra na arquitetura subjacente desde o início. Recuperação de IA multimodal são criados, o que facilita o manuseio do Vantajoso para tarefas complexas que envolvem diversos tipos de dadosO Embora a Deep Research lide principalmente com Consultas baseadas em texto (e tem alguns recursos de processamento de imagens e arquivos), o Deep Lake é totalmente compatível:

• Consultas multimodais perfeitas em texto, imagens, vídeo, áudio e metadados estruturados.
• Modelos de linguagem visual (VLMs) ajustados e otimizados para recuperação multimodalPara garantir que, mesmo diante de Consultas de dados mistos altamente complexasO sistema também retorna resultados precisos e altamente relevantes.
• Pesquisa híbrida em tempo realÉ uma combinação inteligente de técnicas de pesquisa baseadas em vetores, palavras-chave e estrutura que melhora significativamente a precisão da recuperação.

3. precisão de recuperação comparável ou melhor que

O Deep Lake é conhecido por suas Arquitetura de pesquisa avançadaOs resultados da pesquisa não são apenas uma boa maneira de garantir que eles sejam Precisão que se iguala ou até supera a Deep Research da OpenAI. Em contraste com o fato de depender principalmente de Raciocínio e cadeia de processos de pensamento durante o teste da Deep Research, a Deep Lake emprega de forma inovadora as seguintes tecnologias:

• Memória profunda que melhora continuamente a precisão da pesquisa, aprendendo dinamicamente com o comportamento de pesquisa anterior do usuário, personalizando os resultados da pesquisa de acordo com seus casos de uso específicos e aprendendo a terminologia do setor e as preferências do usuário. Isso garante que o Deep Lake atinja um desempenho padrão ouro em casos de uso específicos do domínio.
• Técnicas de pesquisa multimodalA realização do Texto, imagens, vídeo, áudio e dados estruturados na nuvem e no armazenamento local Referências cruzadas perfeitas entre

4. BYOM: Bring-Your-Own-Model (traga seu próprio modelo)

Em vez de ficar limitado a um único fornecedor de modelos, o Deep Lake oferece uma opção de modelos de IA subjacentes no Flexibilidade total.

Os usuários podem Acesso flexível a qualquer modelo de sua escolhaInclui Modelos de código aberto de última geração, modelos de linguagem grandes (LLMs) e modelos de linguagem pequenos (SLMs) específicos do domínio e outros modelos de código fechado líderes, como o Anthropic Claude e o Google Gemini.

5 Consultas em menos de um segundo com desempenho otimizado em termos de custo

As consultas em linguagem natural são automaticamente convertidas em um conjunto de declarações de consultas sequenciais. Em termos de mecanismos subjacentes, o sistema da Activeloop também выяснить ( выяснить é russo, substituído por chinês: determinar) quais subconjuntos adicionais de dados precisam ser consultados para coletar evidências de forma abrangente para dar suporte a respostas altamente precisas.

Usos do Deep Lake índice no lago Tecnologia, suporte Diretamente do armazenamento de objetos Realiza consultas em menos de um segundo, em comparação com os sistemas tradicionais na memória, permitindo a Até 10 vezes mais econômico. Isso traz vantagens significativas:

• atraso de subsegundoA versão mais recente do software é a que tem o tempo de resposta mais rápido, mesmo quando se trabalha com conjuntos de dados maciços (mais de 100 milhões de registros).
• Não há necessidade de cache caroO processo de consulta é profundamente otimizado para obter recuperação em tempo real e, ao mesmo tempo, manter baixos custos de armazenamento.
• Elasticamente dimensionável em ambientes de nuvemIsso faz com que o Deep Lake precise ser rápido,Pesquisa de IA econômica solução para aplicativos nativos de IA.

Como o Deep Lake funciona

O Deep Lake se concentra na criação de componentes-chave para armazenamento e recuperação de dados, com o objetivo de fornecer aos usuários a capacidade de armazenar e recuperar dados de maneira ideal para alimentar fluxos de trabalho de IA de todos os tipos.

Depois de conectar e indexar grandes quantidades de dados dos usuários, a solução Deep Lake agente de conhecimento Ele pode planejar uma série de tarefas de pesquisa sofisticadas e realizar consultas em várias etapas em uma ampla variedade de conjuntos de dados e modalidades, compreendendo exatamente quais dados importantes são necessários para responder à pergunta feita pelo usuário (e, o que é mais importante, determinar se o sistema tem evidências suficientes para responder à pergunta). O agente de conhecimento também aproveita tecnologias avançadas de recuperação, como o MaxSim, para realizar pesquisas precisas com base no contexto visual e textual combinado e apresenta as principais informações recuperadas como referências ao usuário, juntamente com citações de bilhões de linhas de dados textuais.

Tipos de perguntas que os usuários podem fazer

O Deep Lake agora está aberto a todos os membros da equipe de usuários - não há restrições quanto ao número de perguntas que os usuários podem fazer, nem quanto ao tamanho e à modalidade dos dados que podem consultar.

Alguns exemplos dos tipos de perguntas que os usuários podem fazer estão listados abaixo:

Combinação de dados do histórico do paciente, exames laboratoriais, relatórios de imagens de ressonância magnética (MRI)

Encontrar referências e fazer conexões com termos e conceitos complexos

O exemplo a seguir foi extraído da obra-prima literária de Marcel Proust, À la recherche du temps perdu, um dos livros mais longos já escritos, com uma versão em PDF de mais de 1.150 páginas.

Investigação aprofundada dos resultados da pesquisa

Pergunta: Qual é a DeepSeek Desempenho em tarefas de raciocínio?

A resposta dada pelo sistema conterá informações tanto do texto do documento quanto dos diagramas.

Limitações conhecidas

Inevitavelmente, há limitações em qualquer sistema, e isso se aplica ao Deep Lake. No caso do Activeloop, o agente de conhecimento do Deep Lake é ajustado para se concentrar mais em análises aprofundadas e ser cauteloso com os resultados das respostas. Como resultado, o Deep Lake pode não ser a melhor opção quando os usuários precisam de respostas simples e imediatas. No entanto, quando confrontado com consultas específicas de domínio que exigem um pensamento mais profundo, o Deep Lake demonstra seu desempenho.

Agora, a Activeloop está abrindo oficialmente o sistema Deep Lake para visualização pública, a fim de aprimorar continuamente o produto com base no valioso feedback dos usuários. Além disso, a Activeloop também está desenvolvendo ativamente um roteador inteligente que será capaz de alternar entre os modos de pensamento "rápido" e "lento", dependendo da complexidade da consulta, para otimizar ainda mais a experiência do usuário.

Como o pioneirismo emblemático aproveitou o Deep Lake para obter avanços na biotecnologia

A Flagship Pioneering é uma empresa de biotecnologia com visão de futuro, focada no desenvolvimento de plataformas inovadoras e na incubação de start-ups que estão revolucionando o campo da saúde humana e da sustentabilidade. A Flagship Pioneering firmou uma colaboração profunda com a Activeloop para aprimorar seus recursos de pesquisa científica. RAG (geração aprimorada por recuperação). Nessa parceria, a equipe de Inteligência Pioneira da Flagship Pioneering trabalhou em conjunto com a Activeloop para desenvolver um sistema avançado baseado no agente de conhecimento Deep Lake da Activeloop. Com esse sistema, a Flagship Pioneering consegue recuperar com eficiência os resultados de pesquisas científicas de todo o mundo e se aprofundar em dados biomédicos multimodais, com um aumento na precisão de aproximadamente 181 TP3T em comparação com as pesquisas tradicionais baseadas em vetores ou palavras-chave. É especialmente notável a capacidade do sistema de capturar com precisão as principais informações de gráficos e quadros específicos que não são explicitamente mencionados no texto do artigo. O sistema captura até mesmo informações importantes de diagramas específicos que não são explicitamente mencionados no texto do artigo, o que aprimora significativamente os recursos de pesquisa da Flagship Pioneering.

A Fortune 500 MedTech Company usa o Deep Lake para realizar pesquisas de IA rápidas e precisas em mais de 40 milhões de documentos em modalidades de dados e plataformas de nuvem

O poder do Deep Lake automatizou tarefas de pesquisa altamente manuais e repetitivas na descoberta científica e no fluxo de trabalho de conformidade na MedTech. Isso reduziu drasticamente os ciclos de pesquisa que, de outra forma, levariam meses para serem concluídos, para apenas alguns dias.

Visite chat.activeloop.ai hoje mesmo para começar a explorar o Deep Lake. A primeira semana é gratuita e os planos de preços começam em US$ 99 por assento (E pode ser expandido com flexibilidade de acordo com suas necessidades reais de dados).