A inovação do SimpleDeepSearcher está principalmente na forma deTrês dimensões técnicasDiferenciação do RAG tradicional:
- Mecanismos de simulação comportamentalAcesso a informações em tempo real por meio de APIs dinâmicas de pesquisa na Web para simular o processo de geração de caminhos de pesquisa e raciocínio de usuários reais, enquanto os RAGs geralmente dependem de bases de conhecimento estáticas
- Metodologia de treinamento: AdoçãoTecnologia de destilação dupla(Destilação de conhecimento + autodestilação), substituindo a grande quantidade de dados de interação exigida pelos métodos de RL por dados selecionados e melhorando a eficiência do ajuste fino em 5 a 8 vezes
- Compatibilidade de arquiteturaSuporte ao LLM convencional, como o modelo QWEN2.5-32B plug-and-play, sem necessidade de ajuste fino do comando de partida a frio
Testes práticos mostram que, em tarefas de raciocínio de problemas complexos, a precisão da resposta do SimpleDeepSearcher é 17,31 TP3T maior que a do RAG padrão, e o caminho do raciocínio está mais alinhado com os hábitos de pensamento humano.
Essa resposta foi extraída do artigoSimpleDeepSearcher: uma ferramenta de recuperação inteligente para aprimorar grandes modelos de linguagem por meio da pesquisa na WebO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são as vantagens técnicas do SimpleDeepSearcher em relação aos métodos tradicionais de aumento de recuperação (RAG)?
