Deep Lake предлагает программу Deep Research, основанную на частных мультимодальных данных

Технология Deep Thinking от Activeloop, обеспечивающая более точные, гибкие и мультимодальные агенты знаний для ваших частных и публичных данных, теперь полностью доступна.

В перспективе до 2025 года генеративный искусственный интеллект (GenAI) станет решающим годом с точки зрения окупаемости инвестиций (ROI). Агенты знаний, основанные на мультимодальных данных, являются основной движущей силой для достижения этой цели.

Почему мы создали Deep Research в первую очередь

За последний год команда Activeloop провела подробные беседы с широким кругом организаций, в частности с компаниями из списка Fortune 500. Они выявили распространенную тенденцию: бизнес-пользователи проявляют определенную терпимость к задержкам производительности, но снижение точностибескомпромиссныйДело в том, что точность извлечения данных стала непреодолимой нижней границей. Действительно, точность извлечения данных стала непреодолимой нижней границей и напрямую связана со способностью организаций использовать генеративный ИИ для реального повышения доходов или эффективности, оправдывая при этом огромные инвестиции в дополнительную инфраструктуру и модели.

Работники сферы знаний ежедневно тратят много времени на выполнение повторяющихся и очень ручных поисковых задач: от медсестер, собирающих данные о состоянии здоровья пациентов для проверки страховых случаев, до юристов, проводящих исчерпывающий поиск патентных заявок, и исследователей, оценивающих только что опубликованные в PubMed статьи для проверки сложных гипотез.

По самым скромным подсчетам, ручной поиск в организации приводит к потере производительности примерно от 21,3% до 25%. Это равносильно потере примерно 20 000 долларов на одного сотрудника в год. Для организации среднего размера с 1 000 сотрудников неэффективный поиск может привести к более чем 20 миллионов долларов Финансовые потери. Представьте, что каждый раз, когда один из членов вашей команды тратит время на поиск "пропавшего" файла, вы платите ему за игру в прятки с данными вашей организации, и никто от этого не выигрывает.

Сегодня Activeloop с гордостью представляет инновационное решение, призванное решить эти проблемы, - агент знаний с искусственным интеллектом, который генерирует высокоточные, глубоко проанализированные ответы на основе мультимодальных данных изнутри и снаружи организации.

Сравнение глубоких исследований OpenAI

Глубокое озеро вместе с Глубокие исследования OpenAIDeep Research компании OpenAI нацелена на создание помощника с искусственным интеллектом, способного автономно искать информацию в Интернете, а Deep Lake - на создание помощника с искусственным интеллектом, способного автономно искать информацию в Интернете. Deep Lake, с другой стороны, сосредоточена на предоставлении Мультимодальная система поиска ИИ корпоративного классаСпособность работать с Государственные и частные данные Достижение бесшовной интеграции. С точки зрения типов данных, о которых пользователь может задавать вопросы, и результатов поиска точность зайти так далеко, что ловкость Компания Deep Lake продемонстрировала соответствовать или даже превосходить Сильные стороны OpenAI Deep Research.

1. Соедините ваши личные и публичные данные

Ключевое различие между Deep Lake и OpenAI Deep Research заключается в том, чтоDeep Lake не ограничивается публичными данными.. Изначально он был разработан для Обслуживание корпоративных пользователейОсобенно те, кому нужно быть в Собственные, конфиденциальные и дорогостоящие наборы данных предприятий, выполняющих поиск на основе ИИ. В своем исследовании Activeloop обнаружила, что примерно 63% организаций сталкиваются с проблемами при объединении своих данных и подключении их к системам искусственного интеллекта. Deep Lake может быть мгновенно развернута в облачной среде Amazon S3 или Azure (и уже доступна на соответствующих рынках приложений), что позволит пользователям сразу же задавать вопросы и анализировать данные.

Процесс развертывания очень прост, как показано на рисунке ниже:

• Хотя Deep Research ограничивается поиском общедоступных ресурсов.Однако Deep Lake позволяет организациям безопасно хранить и извлекать ценные сведения из внутренних исследований, отчетов, интеллектуальной собственности и конфиденциальных данных..
• Это важный шаг для Биотехнологии, медтехника, финансовая и юридическая отрасли. Это очень важно, поскольку данные отрасли в значительной степени зависят от запатентованной информации, а не от открытых результатов веб-поиска.
• Функции безопасности корпоративного класса (включая управление привилегиями RBAC, сертификацию соответствия требованиям SOC 2 Type II, тестирование на проникновение и т. д.) Обеспечьте постоянное хранение конфиденциальных данных. Соответствие требованиям и защита Состояние дел.

2. Мультимодальный поиск на основе визуальных языковых моделей

Deep Lake с самого начала сосредоточилась на базовой архитектуре. Мультимодальный поиск информации построены функции, позволяющие легко справляться с Преимущество при решении сложных задач с использованием различных типов данныхСайт Хотя Deep Research в первую очередь занимается Текстовые запросы (и имеет некоторые возможности обработки изображений и файлов), Deep Lake полностью поддерживается:

• Бесшовные кросс-модальные запросы к тексту, изображениям, видео, аудио и структурированным метаданным.
• Тонко настроенные модели визуального языка (VLM), оптимизированные для мультимодального поискаЧтобы даже перед лицом Сложные запросы к смешанным даннымСистема также выдает точные и высококоррелированные результаты.
• Гибридный поиск в реальном времениЭто продуманное сочетание векторного, ключевого и структурированного методов поиска, которое значительно повышает точность поиска.

3. точность поиска, сопоставимая или превосходящая

Глубокое озеро известно своими Архитектура расширенного поискакоторая гарантирует, что результаты поиска будут Точность, соответствующая или превышающая точность глубоких исследований OpenAI. В отличие от того, чтобы полагаться в основном на Рассуждения и цепочка мыслительных процессов во время тестирования Deep Research, Deep Lake инновационно использует следующие технологии:

• Глубокая память Технология, которая постоянно повышает точность поиска за счет динамического изучения прошлого поискового поведения пользователя, персонализации результатов в соответствии с конкретным случаем использования, а также изучения отраслевой терминологии и предпочтений пользователей. Благодаря этому Deep Lake достигает золотых стандартов производительности в специфических областях применения.
• Мультимодальные методы поискаРеализация Текст, изображения, видео, аудио и структурированные данные в облачных и локальных хранилищах. Бесшовные перекрестные ссылки между

4. BYOM: Bring-Your-Own-Model

Вместо того чтобы ограничиваться одним поставщиком моделей, Deep Lake предлагает выбор базовых моделей ИИ в Полная гибкость.

Пользователи могут Гибкий доступ к любой модели по выборуВключает Современные модели с открытым исходным кодом, точно настроенные специфические для конкретной области Большие языковые модели (LLM) и Малые языковые модели (SLM), а также другие ведущие модели с закрытым исходным кодом, такие как Anthropic Claude и Google Gemini.

5. Субсекундные запросы с оптимизированной производительностью

Запросы на естественном языке автоматически преобразуются в набор последовательных запросов. С точки зрения базовых механизмов система Activeloop также выяснит ("выяснить" - русское, заменено на китайское: определить), какие дополнительные подмножества данных необходимо запросить, чтобы всесторонне собрать доказательства для поддержки высокоточных ответов.

Глубокое озеро использует Индекс на озере Технологии, поддержка Непосредственно из хранилища объектов Выполнение запросов за доли секунды по сравнению с традиционными системами in-memory, что позволяет В 10 раз экономичнее. Это дает значительные преимущества:

• посекундная задержкаНовейшая версия программы отличается самым быстрым временем отклика даже при работе с массивными массивами данных (более 100 миллионов записей).
• Нет необходимости в дорогостоящем кэшированииПроцесс запроса глубоко оптимизирован для получения информации в реальном времени при сохранении низкой стоимости хранения.
• Эластичная масштабируемость в облачных средахПоэтому в Дип-Лейк нужно ехать быстро,Экономически эффективный поиск с помощью искусственного интеллекта решение для приложений, основанных на искусственном интеллекте.

Как работает Глубокое озеро

Deep Lake фокусируется на создании ключевых компонентов для хранения и поиска данных, чтобы предоставить пользователям возможность хранить и извлекать данные оптимальным образом для обеспечения работы ИИ всех видов.

После подключения и индексирования огромных объемов данных, полученных от пользователей, система Deep Lake агент знаний Он может планировать ряд сложных исследовательских задач и выполнять многоступенчатые запросы по широкому спектру наборов данных и модальностей, точно понимая, какие ключевые данные необходимы для ответа на поставленный пользователем вопрос (и, что еще важнее, определяя, достаточно ли у системы доказательств для ответа на этот вопрос). Агент знаний также использует передовые поисковые технологии, такие как MaxSim, для выполнения точного поиска на основе комбинированного визуального и текстового контекста, и представляет пользователю полученную ключевую информацию в виде ссылок, а также цитат из миллиардов строк текстовых данных.

Типы вопросов, которые могут задавать пользователи

Deep Lake теперь открыт для всех членов команды пользователей - нет никаких ограничений на количество вопросов, которые могут задавать пользователи, а также на объем и модальность данных, которые они могут запрашивать.

Ниже приведены примеры типов вопросов, которые могут задавать пользователи:

Сочетание данных истории болезни, лабораторных анализов, отчетов о магнитно-резонансной томографии (МРТ)

Поиск ссылок и установление связей между сложными терминами и понятиями

Следующий пример взят из литературного шедевра Марселя Пруста "À la recherche du temps perdu" - одной из самых длинных книг, когда-либо написанных, в PDF-версии которой более 1150 страниц.

Углубленное изучение результатов исследования

Вопрос: Что DeepSeek Производительность при выполнении заданий на рассуждение?

Ответ, выданный системой, будет содержать информацию как из текста работы, так и из диаграмм.

Известные ограничения

В любой системе неизбежно присутствуют ограничения, и это справедливо для Deep Lake. В случае с Activeloop агент знаний Deep Lake настроен на углубленный анализ и осторожный подход к результатам. В результате Deep Lake может оказаться не лучшим выбором, когда пользователям нужны немедленные и простые ответы. Однако, когда речь идет о специфических запросах, требующих более глубокого осмысления, Deep Lake демонстрирует свою эффективность.

Activeloop официально открывает систему Deep Lake для публичного предварительного просмотра, чтобы постоянно совершенствовать продукт на основе ценных отзывов пользователей. Кроме того, Activeloop активно разрабатывает интеллектуальный маршрутизатор, который может переключаться между "быстрым" и "медленным" режимами мышления в зависимости от сложности запроса, чтобы еще больше оптимизировать работу пользователя.

Как флагманские пионеры использовали "Глубокое озеро" для достижения прорывов в биотехнологии

Flagship Pioneering - это передовая биотехнологическая компания, занимающаяся разработкой инновационных платформ и инкубацией стартапов, которые совершают революцию в области здоровья и устойчивого развития человека. Flagship Pioneering заключила глубокое сотрудничество с Activeloop для расширения своих научно-исследовательских возможностей. RAG (поиск-генерация с расширенными возможностями). В рамках этого партнерства команда Pioneering Intelligence компании Flagship Pioneering тесно сотрудничала с Activeloop, чтобы разработать передовую систему на основе агента знаний Activeloop Deep Lake. С помощью этой системы Flagship Pioneering может эффективно извлекать результаты научных исследований по всему миру и глубже изучать мультимодальные биомедицинские данные, повышая точность примерно на 181 TP3T по сравнению с традиционным векторным поиском или поиском по ключевым словам. В частности, система способна точно улавливать ключевую информацию даже из конкретных графиков и диаграмм, которые не упоминаются в явном виде в тексте. Система способна точно улавливать ключевую информацию даже из конкретных диаграмм, которые не упоминаются в тексте статьи, что значительно расширяет исследовательские возможности Flagship Pioneering.

Медицинская компания из списка Fortune 500 использует Deep Lake для быстрого и точного поиска с помощью искусственного интеллекта по 40 миллионам и более документов в различных формах данных и облачных платформах

Возможности Deep Lake позволили автоматизировать ручные и повторяющиеся поисковые задачи в процессе научных открытий и соблюдения нормативных требований в сфере медицинских технологий. Это позволило значительно сократить циклы исследований, которые в противном случае заняли бы месяцы, до нескольких дней.

Посетите chat.activeloop.ai сегодня, чтобы начать знакомство с Deep Lake. Первая неделя бесплатна, а тарифные планы начинаются от 99 долларов за место (И может быть гибко расширена в соответствии с вашими фактическими потребностями в данных).