Top 6 SOTA LLMS untuk kod, carian web, penyelidikan dan banyak lagi - Analytics Vidhya

Dalam kecerdasan buatan, model bahasa yang besar (LLM) telah menjadi penting, disesuaikan untuk tugas -tugas tertentu, bukannya entiti monolitik. Dunia AI hari ini mempunyai model yang dibina projek yang mempunyai prestasi tugas berat dalam domain yang jelas-sama ada pembantu pengekodan yang telah mengetahui aliran kerja pemaju, atau ejen penyelidikan yang menavigasi kandungan di seluruh hab maklumat yang luas.

Memahami orientasi yang berbeza akan membantu para profesional memilih alat AI yang terbaik untuk keperluan khusus mereka sambil mematuhi peringatan yang kerap dalam persekitaran stesen kerja AI yang semakin meningkat.

Nota: Ini adalah pengalaman saya dengan semua SOTA LLM yang disebutkan, dan ia mungkin berbeza dengan kes penggunaan anda.

Jadual Kandungan

• Claude 3.7 Sonnet
• Gemini 2.0 Flash
• Terbuka O3-Mini-tinggi
• ELEVENLABS API
• Penyelidikan yang mendalam
• Kebingungan ai
• Kesimpulan

1. Claude 3.7 sonnet

Claude 3.7 Sonnet telah muncul sebagai pemimpin tak terkalahkan (SOTA LLMS) dalam kerja -kerja pengekodan dan pembangunan perisian dalam dunia AI yang sentiasa berubah. Sekarang, walaupun model itu dilancarkan pada 24 Februari, 2025, ia telah dilengkapi dengan kebolehan sedemikian yang boleh berfungsi dengan keajaiban di kawasan -kawasan di luar. Menurut sesetengahnya, ia bukanlah peningkatan tambahan tetapi, sebaliknya, lompatan pecah yang mentakrifkan semula semua yang boleh dilakukan dengan pengaturcaraan AI-dibantu.

Keupayaan pengekodan yang tidak dapat ditandingi

Claude 3.7 Sonnet membezakan dirinya melalui kecerdasan pengekodan yang belum pernah terjadi sebelumnya:

• Pembangunan Perisian Akhir ke Akhir: Dari konsep projek awal hingga penggunaan akhir, Claude mengendalikan keseluruhan kitaran hayat pembangunan perisian dengan ketepatan yang luar biasa.
• Penjanaan Kod Komprehensif: Menjana kod berkualiti tinggi, konteks yang menyadari pelbagai bahasa pengaturcaraan.
• Debugging pintar: Mungkin mengenal pasti, menerangkan dan menyelesaikan masalah pengekodan yang kompleks dengan penalaran seperti manusia.
• Tingkap Konteks Besar: Menyokong sehingga 128K token output, membolehkan penjanaan kod komprehensif dan perancangan projek yang kompleks.

Kekuatan utama

• Penalaran Hibrid: Kesesuaian yang tidak dapat ditandingi untuk berfikir dan alasan melalui tugas -tugas yang kompleks.
• Tetingkap Konteks Lanjutan: Sehingga 128K Token Output (lebih daripada 15 kali lebih lama daripada versi sebelumnya).
• Multimodal merit: Prestasi yang sangat baik dalam pengekodan, penglihatan, dan tugas berasaskan teks.
• Hallucination Rendah: Pengambilan pengetahuan yang sangat sah dan menjawab soalan.

Inovasi teknologi

Keupayaan penalaran lanjutan

Claude 3.7 Sonnet memperkenalkan pendekatan revolusioner terhadap penalaran AI, yang menawarkan:

• Penjanaan tindak balas segera
• Proses pemikiran yang telus, langkah demi langkah boleh diperhatikan.
• Kawalan halus ke atas masa pemikiran pengiraan.

Kes penggunaan serba boleh

Model ini tahu untuk cemerlang dalam pelbagai perkara:

• Pembangunan perisian: Sokongan pengekodan akhir-ke-akhir dalam talian antara perancangan dan penyelenggaraan.
• Analisis Data: Pengekstrakan Data Visual Lanjutan dari carta dan rajah
• Generasi Kandungan: Menulis Nuansa Dengan Pemahaman Nada Superior
• Automasi proses: Arahan canggih berikut dan pengurusan aliran kerja yang kompleks.

Panduan Hands-On: Projek Sonnet Claude 3.7 pertama anda

Prasyarat

• Akaun Konsol Antropik
• Kunci API
• Python 3.7 atau TypeScript 4.5

Pelaksanaan langkah demi langkah

1. Pasang SDK antropik

 ! Pip memasang antropik

2. Sediakan persekitaran API anda

 Eksport anthropic_api_key = 'your-api-kunci di sini'

3. Contoh kod python:

 Import antropik
pelanggan = antropik.anthropic ()
mesej = client.messages.create (
Model = "Claude-3-7-Sonnet-20250219",
max_tokens = 1000,
suhu = 1,
Sistem = "Anda adalah penyair bertaraf dunia. Tanggapan hanya dengan puisi pendek.",
Mesej = [
{
"Peranan": "Pengguna",
"Kandungan": [
{
"jenis": "teks",
"Teks": "Kenapa lautan asin?"
}
]
}
]
)
cetak (mesej.content)

Output

 [TextBlock (teks = "air garam masin lautan, kisah masa dan reka bentuk. \ Nrocks<br> dan sungai, mineral mereka ditumpahkan, \ naccumulating di lautan<br> katil. \ nevaporation meninggalkan garam di belakang, \ nin perairan yang luas, selamanya<br> Tergesa -gesa. ", Type = 'Text')]

Amalan terbaik

• Menggunakan petunjuk spesifik sistem- jelas dan spesifik
• Eksperimen dengan tetapan suhu- ia dapat mengarahkan anda ke arah tetapan baru
• Menggunakan tetingkap konteks lanjutan- untuk tugas yang kompleks, ia sering boleh membawa kepada hasil yang berjaya

Harga dan ketersediaan

• Akses API : API Antropik, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI
• Akses Pengguna : Claude.ai (Web, iOS, Android)
• Harga :
  • Token input $ 3 per juta
  • $ 15 per juta token output
  • Sehingga 90% penjimatan kos dengan caching segera
  • Penjimatan kos 50% dengan pemprosesan batch

Claude 3.7 Sonnet bukan sekadar model bahasa; Ia adalah teman AI yang canggih yang mampu bukan sahaja mengikuti arahan halus tetapi juga melaksanakan pembetulan sendiri dan menyediakan pengawasan pakar dalam pelbagai bidang.

Baca juga:

• Analisis dokumen dengan sonnet Claude 3.7
• Claude 3.7 Sonnet: Model pengekodan terbaik lagi?
• Bagaimana cara mengakses Claude 3.7 Sonnet API?
• Claude 3.7 Sonnet vs Grok 3: Mana yang lebih baik pada pengekodan?

2. Gemini 2.0 Flash

Memahami Flash Gemini 2.0

Google DeepMind telah mencapai lompatan teknologi dengan Flash Gemini 2.0 yang melampaui batas interaktiviti dengan AI multimodal. Ini bukan sekadar kemas kini; Sebaliknya, ia adalah peralihan paradigma mengenai apa yang boleh dilakukan AI.

Kemajuan teknologi utama

• Input multimodaliti: dibina untuk mengambil teks, imej, video, dan input audio untuk operasi lancar.
• Output Multimodalities: Menghasilkan imej, teks, serta audio berbilang bahasa.
• Integrasi alat terbina dalam: Alat akses untuk mencari di Google, melaksanakan kod, dan fungsi pihak ketiga yang lain.
• Dipertingkatkan pada prestasi: tidak lebih baik daripada model sebelumnya dan melakukannya dengan cepat.

Panduan Tangan: Pelaksanaan Kod dengan Flash Gemini 2.0

Prasyarat

• Akaun Cloud Google
• Akses Workbench Vertex AI
• Persekitaran Python

Pemasangan dan persediaan

Sebelum menjalankan kod contoh, anda perlu memasang Google AI Python SDK:

 ! Pip Pasang Google-Generativeai

Contoh: Mengira jumlah 50 nombor perdana pertama

 Dari Google Import GueLy
dari jenis import Google.genai
# Sediakan kunci API anda
pelanggan = genai.client (API_KeyGoogle deepMind = "Gemini_API_Key")
# Buat arahan yang memerlukan penjanaan kod dan pelaksanaan
respons = client.models.generate_content (
Model = 'Gemini-2.0-Flash',
Kandungan = 'Berapakah jumlah 50 nombor utama? '
'Menjana dan menjalankan kod untuk pengiraan, dan pastikan anda mendapat semua 50.',
config = types.GenerateContentConfig (
alat = [types.tool (
code_execution = types.toolcodeExecution
)]
)
)
# Cetak respons
Cetak (Response.Text)

Output

Aplikasi dunia nyata

Flash Gemini 2.0 membolehkan pemaju untuk:

• Membuat aplikasi yang dinamik dan interaktif
• Melaksanakan analisis data terperinci
• Menjana dan melaksanakan kod dengan cepat
• Integrasi lancar pelbagai jenis data

Ketersediaan dan akses

• Model Eksperimen: Tersedia melalui Gemini API
• Platform: Google AI Studio, Vertex AI
• Mod input: input multimodal, output teks
• Ciri-ciri Lanjutan: Teks-ke-ucapan, Generasi Imej Asli (Akses Awal)

Gemini 2.0 bukan sekadar kemajuan teknologi tetapi juga tingkap ke masa depan AI, di mana model dapat memahami, alasan, dan bertindak merentasi pelbagai domain dengan kecanggihan yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Baca juga:

• Gemini 2.0 - Semua yang anda perlu ketahui mengenai LLM terbaru Google
• Gemini 2.0 Flash vs GPT 4O: Mana yang lebih baik?

3. Openai O3-Mini-High

Openai O3-mini-tinggi adalah pendekatan yang luar biasa untuk menyelesaikan masalah secara matematik dan mempunyai keupayaan penalaran yang maju. Seluruh model dibina untuk menyelesaikan beberapa masalah matematik yang paling rumit dengan kedalaman dan ketepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Daripada hanya menumbuk nombor ke dalam komputer, O3-mini-tinggi memberikan pendekatan yang lebih baik untuk memikirkan tentang matematik yang membolehkan masalah yang cukup sukar untuk dipecah menjadi segmen dan dijawab langkah demi langkah.

Intipati penalaran matematik

Penalaran matematik adalah di mana model ini benar -benar bersinar. Senibina rantaian yang dipertingkatkan membolehkan pertimbangan yang jauh lebih lengkap mengenai masalah matematik, yang membolehkan pengguna bukan sahaja menerima jawapan, tetapi juga penjelasan terperinci tentang bagaimana jawapan tersebut diperolehi. Pendekatan ini sangat besar dalam konteks saintifik, kejuruteraan, dan penyelidikan di mana pemahaman tentang proses penyelesaian masalah adalah sama pentingnya dengan hasilnya.

Prestasi di seluruh domain matematik

Prestasi model ini sangat menakjubkan dalam semua jenis matematik. Ia boleh melakukan perhitungan mudah serta pengiraan saintifik yang kompleks dengan sangat tepat dan sangat mendalam. Ciri-ciri yang menarik ialah ia menyelesaikan masalah pelbagai langkah yang sangat rumit yang akan tunggul walaupun model AI standard terbaik. Sebagai contoh, banyak masalah matematik yang rumit boleh dipecah menjadi langkah intuitif dengan alat AI yang hebat ini. Terdapat beberapa ujian penanda aras seperti AIME dan GPQA di mana model ini dilakukan pada tahap yang setanding dengan beberapa model raksasa.

Pendekatan unik untuk menyelesaikan masalah

Apa yang benar-benar menetapkan O3-mini-tinggi selain daripada apa-apa adalah pendekatan yang bernuansa terhadap penalaran matematik. Varian ini kemudian mengambil lebih banyak masa daripada model standard untuk memproses dan menjelaskan masalah matematik. Walaupun itu bermakna tindak balas cenderung lebih lama, ia memanfaatkan pengguna penalaran yang lebih baik dan lebih substantiated. Model ini tidak menjawab; Ia mengambil pengguna melalui semua penalaran dan pemprosesan, yang benar-benar menjadikannya alat yang tidak ternilai untuk tujuan pendidikan, penyelidikan, atau aplikasi profesional yang memerlukan matematik berskala penuh.

Pertimbangan dan batasan

• Peningkatan penggunaan token
• Masa tindak balas yang sedikit lebih rendah
• Kos pengiraan yang lebih tinggi

Aplikasi praktikal dalam penyelesaian masalah matematik

Dalam praktiknya, O3-mini-tinggi mendapati nilai utama dalam senario di mana permohonan itu memerlukan penalaran matematik lanjutan. Keupayaan untuk membedah masalah yang sukar akan sangat membantu para penyelidik saintifik, jurutera, dan pelajar lanjutan. Sama ada membangunkan algoritma yang jelas, menangani masalah matematik pelbagai langkah, atau menjalankan pengiraan saintifik yang menyeluruh, model ini secara harfiah menawarkan tahap wawasan matematik yang jauh melebihi apa yang diharapkan oleh kebanyakan orang dari alat pengiraan tradisional.

Senibina teknikal dan penalaran matematik

Rangka kerja pengubah yang padat membentuk asas bagi seni bina model, yang membolehkan prestasi semua masalah matematik dengan cara yang jelas. Model canggih sedemikian berkaitan dengan pelbagai kekangan dan sebab -sebab yang disahkan menjadikannya paling sesuai untuk matematik yang sangat maju di mana pengiraan sahaja tidak dapat mewakili pemahaman matematik yang tulen.

Hands-on: Panduan Praktikal untuk Menggunakan O3-Mini-Tinggi untuk Penyelesaian Masalah Matematik

Langkah 1: Daftar untuk akses API

Jika anda belum menjadi sebahagian daripada program Beta Openai, anda perlu meminta akses dengan melawat halaman API OpenAI. Sebaik sahaja anda mendaftar, anda mungkin perlu menunggu kelulusan untuk mengakses model O3-mini.

Langkah 2: Menjana kunci API

Sebaik sahaja anda mempunyai akses, log masuk ke platform API OpenAI dan menghasilkan kunci API. Kunci ini diperlukan untuk membuat permintaan API. Untuk menjana kunci, pergi ke kekunci API dan klik pada "Buat Kunci Rahsia Baru". Setelah dijana, pastikan untuk menyalin kunci dan simpan dengan selamat.

Langkah 3: Pasang SDK Python Openai

Untuk berinteraksi dengan API OpenAI, anda perlu memasang SDK Python OpenAI. Anda boleh melakukan ini menggunakan arahan berikut:

 ! Pip memasang terbuka

Langkah 4: Mulakan pelanggan Openai

Setelah memasang SDK OpenAI, anda perlu memulakan klien dengan menubuhkan kunci API:

 Import OS
Import Openai
# Tetapkan kekunci API anda sebagai pemboleh ubah persekitaran
os.environ ["openai_api_key"] = "your_api_key_here"

Langkah 5: Buat permintaan kepada model O3-Mini-tinggi

 # Atau konfigurasikan pelanggan secara langsung
pelanggan = openai.openai (API_KEY = "Your_API_Key_here")
# Contoh permintaan penyelesaian sembang
response = client.chat.completions.create (
Model = "O3-Mini-tinggi",
Mesej = [
{"peranan": "sistem", "kandungan": "Anda adalah pembantu yang membantu."},
{"peranan": "pengguna", "kandungan": "Tulis fungsi untuk mengira urutan Fibonacci."}
],
suhu = 0.7,
max_tokens = 1500
)
# Cetak respons
cetak (respons.choices [0] .message.content)

Kes penggunaan yang ideal

O3-mini-tinggi sangat sesuai untuk:

• Pengiraan saintifik lanjutan
• Pembangunan algoritma kompleks
• Menyelesaikan masalah matematik pelbagai langkah
• Analisis matematik peringkat penyelidikan
• Konteks pendidikan yang memerlukan penjelasan masalah terperinci

Paling pasti, Openai O3-Mini-High melibatkan sangat besar ditambah dalam penalaran matematik, cara melebihi apa yang dapat diharapkan dari pengiraan tradisional. Menggabungkan teknik penalaran maju dengan pemahaman yang menyeluruh tentang metodologi menyelesaikan masalah matematik, model ini memberikan penyelesaian yang nyata bagi sesiapa yang memerlukan lebih daripada jawapan yang cepat.

Baca juga:

• 5 o3-mini meminta untuk mencuba hari ini
• Tahap penalaran O3-mini mana yang paling bijak?
• Adakah O3-Mini lebih baik daripada O1 untuk analisis imej?

4. Elevenlabs API

Ketika AI berkembang pada kelajuan pecah, Elevenlabs menonjol sebagai teknologi revolusioner yang selama -lamanya mengubah bentuk bagaimana kita bekerja dengan teknologi audio. Di tengah-tengahnya, API ElevenLabs merangkumi ekosistem yang rumit alat sintesis suara yang memberi pemaju dan pengeluar mudah dan fleksibiliti dalam mewujudkan ucapan yang sangat semulajadi seperti tidak pernah.

Keupayaan teknologi

• Penukaran teks-ke-ucapan
• Teknologi pengklonan suara yang rumit
• Transformasi suara masa nyata
• Model suara tersuai
• Sokongan bahasa berganda untuk penciptaan kandungan audio

Senibina dan fungsi teknikal

Satu-satunya perbezaan di antara ElevenLabs dan alat sintesis suara tradisional adalah asas yang digunakan untuk penjanaan suara: bekas memohon algoritma pembelajaran mesin canggih untuk merangkumi semua kehalusan halus dalam ucapan manusia. API ini membenarkan pemaju menyempurnakan parameter yang mempengaruhi suara dengan ketepatan yang luar biasa. Pengguna boleh menukar parameter yang mewakili kekuatan emosi, persamaan suara rujukan, dan intensiti gaya bercakap, sehingga memberikan tahap kawalan yang belum pernah terjadi sebelumnya terhadap generasi audio.

Pemasangan dan integrasi

Langkah 1: Daftar untuk ElevenLabs

Buat akaun di Elevenlabs.io dan pilih pelan langganan yang sesuai.

Langkah 2: Menjana kunci API

Dalam papan pemuka ElevenLabs anda, navigasi ke bahagian profil untuk membuat dan menyalin kekunci API anda.

Langkah 3: Pasang SDK

 ! Pip Pasang Elevenlabs

Langkah 4: Mulakan pelanggan

 Dari Elevenlabs Import Set_API_Key, menjana, bermain, simpan
# Tetapkan kunci API anda
set_api_key ("your_api_key_here")

Langkah 5: Menjana audio suara

 # Menjana ucapan dengan suara pra-buatan
audio = menjana (
Teks = "Hello World! Ini adalah API Teks-ke-Teks ElevenLabs.",
Suara = "Rachel"
)
# Mainkan audio atau simpan ke fail
Main (audio)
Simpan (audio, "output_speech.mp3")

Langkah 6: Penyesuaian suara

 dari Elevenlabs.API Suara Import, Voicesettings
audio = menjana (
teks = "Ini menggunakan tetapan suara tersuai.",
suara = suara (
suara_, id suara # rachel
tetapan = suara (
kestabilan = 0.7,
persamaan_boost = 0.5
)
)
)

Keupayaan penyesuaian suara

Kuasa sebenar di belakang Elevenlabs terletak dalam penyesuaian yang sangat luas. Pemaju boleh tweak tetapan suara ke butiran minit. Penetapan kestabilan mengawal sorotan variasi emosi, sementara tetapan meningkatkan kesamaan meningkatkan ketepatan replikasi suara. Alat sedemikian boleh digunakan untuk menghasilkan suara yang sangat seperti manusia dengan ciri laras untuk kes penggunaan yang berbeza.

Aplikasi praktikal

• Naratif sedang dicipta sebagai buku audio oleh pencipta kandungan dengan narasi yang konsisten dan berkualiti tinggi.
• Sebuah sekolah boleh memberikan pengalaman pembelajaran interaktif melalui platform e-pembelajaran.
• Watak -watak dinamik boleh membuat suara mereka disesuaikan dengan konteks naratif oleh syarikat permainan.
• Alat kebolehcapaian boleh menyampaikan lebih banyak pengalaman audio, lebih banyak pengalaman audio untuk pengguna yang mengalami kemerosotan visual.

Amalan dan pertimbangan terbaik

Dengan kuasa sedemikian datang keperluan untuk pertimbangan pelaksanaan yang teliti. Keselamatan utama API mesti diprioritaskan, had kadar mesti dihormati, dan pengendalian ralat mesti mempunyai keutamaan dalam pelaksanaan. Menghidupkan audio yang dihasilkan akan terbukti menjadi penggalak prestasi, sambil menghapuskan beberapa panggilan API. Kesedaran yang baik tentang aspek -aspek ini boleh memberikan integrasi yang lancar, ditambah pula dengan penggunaan optimum keupayaan yang ditawarkan oleh platform.

Kos dan kebolehcapaian

ElevenLabs telah menghasilkan sistem harga yang dianggap sebagai inklusif dan fleksibel. Tingkat percuma menyokong pemaju untuk bermain dan prototaip, sedangkan kes penggunaan lanjutan menggunakan model bayar-as-you-go dan langganan. Harga berasaskan token adalah kelebihan kerana ia membolehkan pemaju hanya membayar untuk sumber yang digunakan mengikut keperluan sesuatu projek, tidak kira skala.

Penyelesaian masalah dan sokongan

Platform ini mengiktiraf bahawa bekerja dengan teknologi AI maju dapat memberikan cabaran.

• Menyediakan dokumentasi dan mekanisme sokongan yang komprehensif
• Mengesahkan kebenaran utama API
• Memeriksa sambungan rangkaian
• Memastikan keserasian format fail audio

Masa Depan Teknologi Suara

Lebih daripada API, ElevenLabs adalah gambaran masa depan interaksi manusia-komputer. Platform ini memang mengambil halangan dengan mendemokrasi teknologi sintesis suara mewah yang boleh membuka pintu kepada komunikasi, hiburan, dan aksesibiliti.

Bagi pemaju dan pencipta yang ingin menolak tepi teknologi audio, ElevenLabs menyediakan penyelesaian yang kuat dan fleksibel. Pertimbangkan ciri -ciri dan pilihan penyesuaiannya; Inovator kemudian boleh menggunakannya untuk mewujudkan pengalaman audio yang menarik yang semulajadi, dan apa sahaja yang lain yang ingin dicapai oleh para inovator.

5. Penyelidikan yang mendalam terbuka

Dalam arena yang semakin berkembang untuk model bahasa yang besar, Penyelidikan Deep Openai adalah penyelesaian perintis yang direka khusus untuk penyelidikan menyeluruh. Bertentangan dengan LLM yang biasa, yang baik dalam generasi teks atau pengekodan, penyelidikan mendalam adalah paradigma yang benar -benar baru dengan sendirinya mengenai bagaimana AI dapat menavigasi, mensintesis, dan mendokumentasikan maklumat secara autonomi dari seluruh web.

Powerhouse penyelidikan

Penyelidikan yang mendalam adalah jauh lebih banyak daripada perkembangan terkini CHATGPT dengan keupayaan melayari adalah, sebaliknya, ejen bebas yang dibina pada model penalaran O3 yang akan datang OpenAI, mengubah terbalik apa yang dapat dilakukan oleh AI Research pada dasarnya. Di mana LLM tipikal hanya membimbangkan diri dengan cepat, penyelidikan mendalam melibatkan topik dengan lebih banyak ketelitian dan dokumentasi penuh.

Alat ini berdiri terpisah dari yang lain dari segi aliran kerja bebas untuk penyelidikan:

• Penyiasatan Multistage: Ia menavigasi melalui beratus -ratus sumber di web terbuka
• Meliputi Membaca : Melalui Teks, PDF, Imej, dan Pelbagai Format Kandungan Lain
• Sintesis Berstruktur: Data diubah menjadi laporan yang koheren dan teratur
• Dokumentasi yang jelas: Semua dokumen sumber dapat dipetik dengan sempurna.

Prestasi pemecahan penanda aras

Keupayaan penyelidikan yang mendalam bukan hanya tuntutan pemasaran -mereka disokong oleh prestasi penanda aras yang mengagumkan yang menunjukkan keunggulan penyelidikannya:

• Peperiksaan terakhir kemanusiaan : Ketepatan 26.6%yang dicapai secara dramatik melebihi model sebelumnya seperti Openai's O1 (9.1%), DeepSeek-R1 (9.4%), dan Claude 3.5 sonnet (4.3%)
• Penanda Bench Gaia : Tetapkan rekod canggih baru di semua tahap kesukaran, dengan prestasi yang sangat kuat pada tugas tahap 3 kompleks yang memerlukan penalaran pelbagai langkah

Keupayaan prestasi untuk skala dengan kerumitan tugas sangat menarik. Menurut penilaian dalaman Openai, ketepatan Deep Research meningkat dengan bilangan panggilan alat. Oleh itu, laluan penyelidikan meneroka kualiti yang lebih tinggi selari dalam output akhir.

Melaksanakan ejen penyelidikan

Ikuti panduan terperinci dalam artikel untuk membina ejen penyelidikan mendalam anda:
? Bina ejen penyelidikan anda sendiri

Artikel akan membimbing anda:

1. Menyediakan kunci API Carian Terbuka dan Tavily.
2. Mengkonfigurasi Langchain dan Langgraph untuk Automasi Tugas.
3. Membina sistem untuk melaksanakan penyelidikan, meringkaskan data, dan menghasilkan laporan.

Bilakah LLM tradisional jatuh pendek?

Model bahasa standard cemerlang dalam menghasilkan teks, menjawab soalan, atau menulis kod berdasarkan data latihan mereka. Walau bagaimanapun, mereka secara asasnya berjuang dengan:

• Mengakses pengetahuan semasa, khusus di luar data latihan mereka
• Secara sistematik meneroka pelbagai sumber maklumat
• Menyediakan petikan yang dapat disahkan untuk output mereka
• Menjalankan tugas penyelidikan pelbagai jam yang akan mengatasi penyelidik manusia

Pembantu penyelidik yang teliti adalah apa yang sebenarnya penyelidikan mendalam, dan itulah bagaimana ia mengatasi pelbagai batasan. Daripada bertindak seperti chatbot biasa, ia membantu dalam menyiasat penyelidikan dan penilaian untuk disusun. Ini secara asasnya mengubah bagaimana pekerja pengetahuan boleh menggunakan perkara -perkara seperti AI.

Kelebihan aplikasi dunia nyata

Bagi profesional yang menjalankan penyelidikan yang serius, penyelidikan mendalam menawarkan kelebihan yang berbeza terhadap LLM tradisional:

• Profesional Kewangan boleh menerima analisis pasaran yang komprehensif dengan petikan kepada sumber yang berwibawa
• Para saintis dapat mengumpulkan ulasan sastera merentasi beratus -ratus penerbitan dalam beberapa minit dan bukannya hari
• Penyelidik undang -undang boleh menyusun preseden kes dan rujukan statutori dengan petikan yang betul
• Pengguna membuat keputusan pembelian tinggi dapat menerima perbandingan terperinci, pelbagai faktor

Alat ini terutamanya bersinar dalam senario yang memerlukan 1-3 jam masa penyelidikan manusia-tegang terlalu kompleks untuk carian web cepat tetapi tidak begitu khusus sehingga mereka memerlukan sumber pengetahuan proprietari.

Masa depan pembantu penyelidik AI

Penyelidikan Deep adalah yang pertama dari alat baru AI alat yang akan memberi tumpuan kepada penyelidikan secara autonomi. Masih banyak di peringkat awal dan tertakluk kepada kesilapan dan kekeliruan sekali-sekala mengenai keadaan yang berubah-ubah, namun ia menunjukkan AI bergerak melampaui penjanaan teks mudah ke dalam perkongsian tulen dalam penyelidikan.

Penambahbaikan masa depan yang dirancang semasa Openai meneruskan perkembangannya adalah:

• Visualisasi yang lebih baik untuk data
• Sokongan imej tertanam
• Akses kepada sumber data berasaskan swasta dan langganan
• Integrasi mudah alih

Penyelidikan yang mendalam adalah jenis AI yang akan memberi pekerja pengetahuan dan profesional penyelidikan pratonton menyelinap bagaimana mesin akan mengubah perhimpunan dan sintesis maklumat di masa depan.

6. Perbikaian AI

Perbikaian AI adalah peserta terkini dalam domain alat carian AI yang sangat kompetitif kerana potensi besarnya dalam menghadapi penyandang seperti Google, Bing, dan keupayaan melayari ChatGPT. Tetapi ia bukan hanya keupayaan melayari web sebenar yang membezakan kebingungan; Sebaliknya, ia adalah mekanisme penyampaian, mempamerkan, dan mengintegrasikan maklumat yang mencipta semula pengalaman carian.

Paradigma baru dalam teknologi carian

Bertentangan dengan enjin carian konvensional, yang biasanya menghasilkan hasil dalam bentuk hiperpautan yang memerlukan penjelajahan lanjut, berikut adalah pendekatan yang berbeza:

• Jawapan langsung: Maklumat yang komprehensif dan mudah dicerna disediakan tanpa memerlukan pengguna untuk menyelidiki beberapa laman web.
• Integrasi video yang kaya: Carian secara langsung termasuk imej, video, dan media lain yang relevan untuk meneruskan tujuan ini.
• Atribusi sumber yang jelas: Semua maklumat dilengkapi dengan petikan yang jelas untuk memudahkan pengesahan.
• Pengalaman bebas iklan: Maklumat dibentangkan secara percuma dari kekacauan kandungan atau iklan yang ditaja.

Oleh itu, penyelidikan berubah dari proses pelbagai langkah ke dalam apa yang pada dasarnya merupakan pengalaman bermaklumat dengan penjimatan yang besar dari segi masa dan pelaburan tenaga kognitif.

Ciri -ciri utama yang memacu prestasi

Carian Cepat vs Carian Pro

Kebingungan menawarkan dua pengalaman carian yang berbeza:

Carian cepat memberikan jawapan yang cepat dan ringkas kepada pertanyaan yang mudah untuk mendapatkan pemeriksaan fakta atau keperluan asas.

Carian Pro mewakili evolusi penting dalam teknologi carian dengan:

• Melibatkan pengguna dalam penemuan perbualan
• Bertanya soalan menjelaskan untuk memahami niat carian
• Menyampaikan hasil yang diperibadikan dan komprehensif berdasarkan keutamaan pengguna
• Melukis dari pelbagai sumber untuk memberikan maklumat seimbang
• Meringkaskan topik kompleks ke dalam format yang boleh dicerna

Pemasangan dan integrasi

Untuk melaksanakan kebingungan AI untuk carian web, anda perlu menggunakan API mereka. Berikut adalah panduan langkah demi langkah mengenai cara memasang dan melaksanakan kebingungan AI untuk carian web menggunakan Python.

Langkah 1: Dapatkan kunci API

1. Daftar pada kebingungan: Pergi ke laman web Perplexity dan daftar untuk akaun.
2. Menjana kunci API: Selepas pendaftaran, navigasi ke tetapan akaun anda untuk menghasilkan kunci API.

Langkah 2: Pasang pakej yang diperlukan

Anda memerlukan permintaan untuk membuat permintaan HTTP dan pilihan Python-Dotenv untuk menguruskan kekunci API.

 ! Pip pemasangan permintaan python-dotenv

Langkah 3: Melaksanakan carian kebingungan AI

Berikut adalah contoh asas cara menggunakan API Perplexity untuk carian web:

 permintaan import
Import OS
dari dotenv import load_dotenv
# Beban kekunci API dari fail .env jika menggunakan
LOAD_DOTENV ()

# Tetapkan kekunci API
Perplexity_api_key = os.getenv ('Perplexity_api_key')
DEF Perplexity_Search (pertanyaan):
url = "https://api.perplexity.ai/chat/completions"
tajuk = {
'Terima': 'Permohonan/Json',
'jenis kandungan': 'aplikasi/json',
'Kebenaran': f'bearer {pupplexity_api_key} '
}

data = {
"Model": "Mistral-7b-Instruct",
"Stream": palsu,
"max_tokens": 1024,
"Frekuensi_Penalty": 1,
"suhu": 0.0,
"Mesej": [
{
"Peranan": "Sistem",
"Kandungan": "Berikan jawapan ringkas."
},
{
"Peranan": "Pengguna",
"Kandungan": pertanyaan
}
]
}
respons = requests.post (url, headers = headers, json = data)
Jika response.status_code == 200:
Kembali Respons.json ()
lain:
Kembalikan tiada
# Contoh penggunaan
pertanyaan = "Berapa banyak bintang di Milky Way?"
Response = Perplexity_Search (pertanyaan)
Sekiranya tindak balas:
Cetak (Respons)
lain:
Cetak ("gagal mendapatkan respons.")

Kebingungan AI menawarkan pelbagai model untuk carian web, memenuhi keperluan dan tahap kerumitan yang berbeza. Model lalai dioptimumkan untuk kelajuan dan pelayaran web, memberikan jawapan yang cepat dan tepat yang sesuai untuk carian cepat. Untuk tugas-tugas yang lebih maju, pelanggan ProP Pro boleh mengakses model seperti GPT-4 Omni, Claude 3.5 Sonnet, dan lain-lain dari syarikat AI terkemuka. Model-model ini cemerlang dalam penalaran kompleks, penulisan kreatif, dan analisis yang lebih mendalam, menjadikannya sesuai untuk tugas-tugas yang memerlukan pemahaman bahasa yang bernuansa atau penyelesaian masalah lanjutan. Di samping itu, Perplexity Pro membolehkan pengguna melakukan carian internet yang mendalam dengan akses kepada pelbagai sumber, meningkatkan keluasan dan kedalaman hasil carian. Pelbagai model ini memberi kuasa kepada pengguna untuk memilih yang terbaik untuk keperluan khusus mereka, sama ada pertanyaan mudah atau tugas penyelidikan yang lebih rumit.

Keupayaan integrasi

Kebingungan melangkaui pencarian mandiri melalui integrasi yang kuat:

• Github Copilot Extension : Membolehkan pemaju mengakses maklumat terkini, dokumentasi, dan trend industri tanpa meninggalkan IDE mereka
• Fungsi Muat naik Fail : Membolehkan pengguna mencari dalam dan kontekstualisasi dokumen mereka sendiri
• Ruang dan Thread : Menganjurkan projek penyelidikan dengan ciri kerjasama untuk persekitaran pasukan

Kekuatan aplikasi dunia sebenar

Kebingungan menunjukkan kecemerlangan tertentu dalam beberapa bidang utama:

1. Penemuan Maklumat

Apabila mencari peristiwa semasa seperti pemulihan katedral Notre-Dame, kebingungan menyampaikan ringkasan komprehensif dengan tarikh utama, butiran kritikal, dan kandungan multimedia-semua dibentangkan dalam format yang mudah dicerna.

2. Penyelidikan Profesional

Untuk pengguna perniagaan dan profesional, kebingungan cemerlang di:

• Analisis Kompetitif
• Penyelidikan Pasaran
• Perbandingan produk
• Dokumentasi Teknikal

3. Aplikasi Akademik

Pelajar dan penyelidik mendapat manfaat daripada:

• Ulasan Kesusasteraan Sepanjang pelbagai sumber
• Perspektif seimbang mengenai topik yang kompleks
• Petikan yang jelas untuk pengesahan rujukan

4 Perancangan Praktikal

Tugas harian menjadi lebih efisien dengan pendekatan kebingungan untuk:

• Perancangan perjalanan dengan maklumat destinasi yang komprehensif
• Penyelidikan produk dengan analisis perbandingan
• Penemuan dan Penyesuaian Resipi

Bagaimana ia dibandingkan dengan alat utama lain?

Apabila berbeza dengan pencarian teratas dan penyelesaian AI yang lain:

Berbanding Google/Bing:

• Menghapuskan keperluan untuk menavigasi pelbagai hasil carian
• Menghilangkan kandungan dan iklan yang ditaja
• Memberikan jawapan langsung dan bukan hanya pautan
• Mengintegrasikan kandungan multimedia dengan lebih lancar

Berbanding chatgpt:

• Menyampaikan lebih banyak maklumat terkini dengan carian masa nyata
• Memberi petikan sumber yang lebih jelas
• Maklumat format lebih berkesan dengan media bersepadu
• Menawarkan hasil yang lebih cepat untuk pertanyaan faktual

Petua Pengoptimuman untuk Pengguna Kuasa

Untuk memaksimumkan keupayaan kebingungan:

1. Pencapaian Strategik :
   • Gunakan kata kunci tertentu untuk hasil yang difokuskan
   • Muat naik fail yang berkaitan untuk carian kontekstual
   • Leverage Pro Mencari Keperluan Penyelidikan Kompleks
2. Pilihan Peribadi :
   • Laraskan keutamaan bahasa, format output, dan nada
   • Kemas kini maklumat profil untuk meningkatkan kaitan
   • Mengatur penyelidikan di ruang bertema
3. Ciri Kerjasama :
   • Berkongsi benang secara terbuka apabila kerjasama bermanfaat
   • Jemput penyumbang ke ruang untuk penyelidikan pasukan
   • Flexibly menyesuaikan tetapan privasi berdasarkan keperluan projek

Masa depan carian berkuasa AI

Kebingungan adalah lebih daripada alat carian; Ia menyuarakan perubahan paradigma bagaimana kita berinteraksi dengan maklumat dalam talian. Kebingungan telah meletakkan asasnya dalam merapatkan aspek terbaik carian dengan AI: sementara enjin carian tradisional direka dan dibina seolah -olah mereka akan tetap dominan.

Bagi pengguna yang mencari cara yang lebih cekap, lengkap, dan telus untuk penemuan maklumat, kebingungan memberi gambaran ke masa depan carian: di mana mencari maklumat kurang mengenai mengklik pada pautan dan lebih lanjut mengenai menerima pengetahuan yang disahkan secara kontekstual secara langsung.

Baca juga:

• Penyelidikan Deep Percuma Mengambil Openai & Gemini
• Pembantu mudah alih AI kebingungan - aplikasi AI Master yang kita perlukan
• API sonar kebingungan: boleh dipercayai, berskala, dan pemaju mesra

Kesimpulan

Umur generalis AI memudar sebagai SOTA LLM yang khusus mengambil peringkat tengah. Penyelidikan yang mendalam Openai mengautomasikan pertanyaan yang kompleks dan disokong, sementara kebingungan AI mengubah carian web dengan hasil media yang kaya. Ini bukan semata -mata peningkatan -mereka peralihan paradigma bagaimana kita mengakses dan menggunakan pengetahuan.

Kejayaan tidak akan bergantung pada memilih AI tunggal tetapi untuk memanfaatkan alat yang tepat untuk tugas itu. Dengan mengintegrasikan sistem khusus ini, pekerja pengetahuan dapat mencapai produktiviti yang belum pernah terjadi sebelumnya, pandangan yang lebih mendalam, dan membuat keputusan yang lebih bijak. Masa depan tidak menjadi satu AI yang dominan tetapi kepada ekosistem model yang didorong oleh pakar.

Atas ialah kandungan terperinci Top 6 SOTA LLMS untuk kod, carian web, penyelidikan dan banyak lagi - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!