Необходимость когнитивных и адаптивных поисковых систем
Современные поисковые системы быстро развиваются, поскольку растёт спрос на контекстно-зависимый и адаптивный поиск информации. С увеличением объёма и сложности пользовательских запросов, особенно тех, которые требуют многоуровневого анализа, системы больше не ограничиваются простым сопоставлением ключевых слов или ранжированием документов. Вместо этого они стремятся имитировать когнитивное поведение, которое демонстрируют люди при сборе и обработке информации. Этот переход к более сложному, коллаборативному подходу знаменует фундаментальный сдвиг в том, как проектируются интеллектуальные системы для взаимодействия с пользователями.
Ограничения традиционных систем и систем RAG
Несмотря на прогресс, современные методы всё ещё сталкиваются с критическими ограничениями. Системы генерации с извлечением информации (Retrieval-augmented generation, RAG), хотя и полезны для прямого ответа на вопросы, часто работают по жёстким алгоритмам. Они с трудом справляются с задачами, которые включают противоречивую информацию из разных источников, контекстуальную неоднозначность или многоэтапное рассуждение. Например, запрос, в котором нужно сравнить возраст исторических личностей, требует понимания, расчёта и сравнения информации из разных документов — задач, которые требуют больше, чем просто извлечения и генерации данных. Отсутствие механизмов адаптивного планирования и надёжного рассуждения часто приводит к поверхностным или неполным ответам в таких случаях.
Появление мультиагентских архитектур в поиске
Для повышения производительности поиска было представлено несколько инструментов, включая системы Learning-to-Rank и продвинутые механизмы извлечения информации с использованием больших языковых моделей (LLMs). Эти системы включают такие функции, как данные о поведении пользователей, семантическое понимание и эвристические модели. Однако даже продвинутые методы RAG, включая ReAct и RQ-RAG, в основном следуют статической логике, что ограничивает их способность эффективно перенастраивать планы или восстанавливаться после сбоев при выполнении задач. Их зависимость от однократного извлечения документов и выполнения задач одним агентом ещё больше ограничивает их способность справляться со сложными, зависящими от контекста задачами.
Введение парадигмы поиска на основе ИИ от Baidu
Исследователи из Baidu представили новый подход под названием «Парадигма поиска на основе ИИ», призванный преодолеть ограничения статических моделей с одним агентом. Он включает в себя мультиагентную систему с четырьмя ключевыми агентами: Мастер, Планировщик, Исполнитель и Писатель. Каждому агенту отведена определённая роль в процессе поиска.
* Мастер координирует весь рабочий процесс в зависимости от сложности запроса.
* Планировщик структурирует сложные задачи в подзапросы.
* Исполнитель управляет использованием инструментов и выполнением задач.
* Писатель синтезирует результаты в связный ответ.
Эта модульная архитектура обеспечивает гибкость и точное выполнение задач, чего не хватает традиционным системам.
Использование направленных ациклических графов для планирования задач
В рамках системы представлен направленный ациклический граф (DAG) для организации сложных запросов в зависимые подзадачи. Планировщик выбирает соответствующие инструменты с серверов MCP для решения каждой подзадачи. Исполнитель затем последовательно вызывает эти инструменты, корректируя запросы и стратегии отката, когда инструменты выходят из строя или данных недостаточно. Это динамическое перераспределение обеспечивает непрерывность и полноту. Писатель оценивает результаты, фильтрует несоответствия и составляет структурированный ответ.
Например, в запросе, спрашивающем, кто старше императора У из династии Хань и Юлия Цезаря, система извлекает даты рождения из разных инструментов, выполняет расчёт возраста и выдаёт результат — всё в рамках скоординированного мультиагентского процесса.
Качественная оценка и конфигурации рабочего процесса
Производительность новой системы была оценена с помощью нескольких тематических исследований и сравнительных рабочих процессов. В отличие от традиционных систем RAG, которые работают в режиме однократного извлечения, парадигма поиска на основе ИИ динамически перепланирует и анализирует каждую подзадачу. Система поддерживает три конфигурации команд в зависимости от сложности: Writer-Only, Executor-Inclusive и Planner-Enhanced.
Для запроса о сравнении возраста императора система Планировщика разбила задачу на три подэтапа и назначила соответствующие инструменты. В результате было получено, что император У из династии Хань прожил 69 лет, а Юлий Цезарь — 56 лет, что указывает на разницу в 13 лет. Этот вывод был точно синтезирован на основе нескольких подзадач. Хотя в статье основное внимание уделялось качественным выводам, а не числовым показателям производительности, было продемонстрировано значительное улучшение удовлетворённости пользователей и надёжности при выполнении задач.
Заключение: к масштабируемой мультиагентской поисковой разведке
В заключение, это исследование представляет модульную систему на основе агентов, которая позволяет поисковым системам превосходить извлечение документов и имитировать рассуждения в человеческом стиле. Парадигма поиска на основе ИИ представляет собой значительный шаг вперёд, поскольку включает в себя планирование в реальном времени, динамическое выполнение и согласованный синтез. Она не только решает текущие ограничения, но и предлагает основу для масштабируемых, надёжных поисковых решений, основанных на структурированном сотрудничестве между интеллектуальными агентами.
1. Какие проблемы современных поисковых систем решает парадигма поиска на основе ИИ от Baidu?
Современные поисковые системы сталкиваются с проблемами при обработке сложных запросов, требующих многоуровневого анализа. Они ограничены простым сопоставлением ключевых слов или ранжированием документов. Парадигма поиска на основе ИИ от Baidu решает эти проблемы за счёт использования мультиагентной системы, которая имитирует когнитивное поведение человека при сборе и обработке информации.
2. Какие агенты входят в состав мультиагентной системы поиска от Baidu и какие функции они выполняют?
В состав мультиагентной системы поиска от Baidu входят четыре ключевых агента:
* Мастер — координирует рабочий процесс в зависимости от сложности запроса.
* Планировщик — структурирует сложные задачи в подзапросы.
* Исполнитель — управляет использованием инструментов и выполнением задач.
* Писатель — синтезирует результаты в связный ответ.
3. Как работает система планирования задач в парадигме поиска на основе ИИ от Baidu?
В рамках системы представлен направленный ациклический граф (DAG) для организации сложных запросов в зависимые подзадачи. Планировщик выбирает соответствующие инструменты с серверов MCP для решения каждой подзадачи. Исполнитель затем последовательно вызывает эти инструменты, корректируя запросы и стратегии отката, когда инструменты выходят из строя или данных недостаточно. Это динамическое перераспределение обеспечивает непрерывность и полноту выполнения задач.
4. Какие конфигурации команд предусмотрены в парадигме поиска на основе ИИ от Baidu и для каких задач они подходят?
Система поддерживает три конфигурации команд в зависимости от сложности: Writer-Only, Executor-Inclusive и Planner-Enhanced. Для запроса о сравнении возраста императора система Планировщика разбила задачу на три подэтапа и назначила соответствующие инструменты. Это демонстрирует, как система может быть настроена для выполнения различных типов задач.
5. В чём заключается преимущество парадигмы поиска на основе ИИ от Baidu перед традиционными системами RAG?
Преимущество парадигмы поиска на основе ИИ от Baidu заключается в её способности динамически перепланировывать и анализировать каждую подзадачу, обеспечивая непрерывность и полноту выполнения сложных запросов. В отличие от традиционных систем RAG, которые работают в режиме однократного извлечения, новая система имитирует рассуждения в человеческом стиле и предлагает основу для масштабируемых, надёжных поисковых решений.