АI-UniBot: как DeepSearch ищет, анализирует и делает выводы
Поисково-аналитический функционал Персонального ассистента & Корпоративного чат-бота UniBot v2 значительно усилен. Теперь поиском данных, их анализом и подведением итогов всего изученного занимается новый алгоритм интеллектуального поиска DeepSearch. Благодаря ему, по запросу Пользователя встроенные агенты Искусственного Интеллекта (АI) могут делать несколько запросов в базу знаний и даже проводить QA-сессии. Это значительное усовершенствование позволяет UniBot еще более эффективно обрабатывать сложные запросы и предоставлять еще более точные и подробные ответы.
Ранее в UniBot был реализован механизм Knowledge On-Demand, хорошо себя зарекомендовавший для относительно прямых запросов. Представим, что Пользователь запрашивает сравнение свойств двух сущностей: например, GPT 3.5 и GPT 4. UniBot ищет именно материалы о сравнении. И если сравнение найдено не было, система отвечает, что не владеет такой информацией. Это ограничение стало очевидным в случаях, когда требовался более комплексный анализ.
Теперь же, благодаря алгоритму DeepSearch, поисковый АI-агент, анализируя результаты первого поиска, может решать, что поиск следует продолжить и каким именно образом. Например, UniBot может самостоятельно изменить поисковый запрос, изменить список ключевых слов, по которым осуществляет поиск, получить следующую страницу с результатами или продолжить поиск в определенном документе, который оказался очень релевантным.
Рассмотрим кейс применения в области управления проектами. Предположим, Руководитель проектного офиса в Компании по производству ПО хочет узнать, в каких бизнес-процессах принимает участие Проектный менеджер. Ранее, если каждый бизнес-процесс описан отдельным документом, UniBot мог найти только отдельные упоминания. Но не мог собрать полный ответ. Благодаря DeepSearch UniBot теперь может обработать все релевантные документы, извлечь информацию из каждого из них и предоставить Пользователю полную картину участия Проектного менеджера во всех бизнес-процессах.
В этом случае UniBot обнаружил, что Проектный менеджер принимает участие в разработке технических задач, управлении рисками, координации междепартаментных взаимодействий и контроле качества проектов. Собрав все эти данные из разных документов, UniBot предоставил Руководителю проектного офиса полную картину. Так нагрузка и эффективность Проектного менеджера были оценены значительно точнее.
Другой пример – фармацевтические исследования. Представим: Исследователь Фармацевтической Компании заказал UniBot сравнение эффективности препарата от гипертонии за последние 14 лет. Ранее UniBot мог предоставить только отдельные исследования, проведенные с 2010 по 2024 гг., без их комплексного анализа. Теперь, благодаря DeepSearch, UniBot может обработать все доступные исследования, извлечь из них ключевые данные и осуществить сравнение. В этом случае UniBot провел поиск во всех доступных научных статьях, клинических испытаниях и отчетах, собрал данные об эффективности препарата на разных стадиях заболевания и среди разных возрастов, и предоставил комплексный анализ. Он включал графики, таблицы и выводы о динамике эффективности.
Еще один кейс применения – юридические консультации. Юридическая фирма получила запрос от Клиента на анализ изменений в законодательстве, регулирующем финансовый рынок, за последние пять лет. Ранее UniBot мог предоставить только отдельные законы или постановления. Благодаря DeepSearch, UniBot теперь анализирует все изменения в законодательстве, извлекает ключевые моменты из каждого документа и предоставляет комплексный обзор по всем произошедшим за этот период изменениям. Это позволило Юристам быстро понять, как изменилось законодательство и какие последствия это может иметь для их Клиентов.
Работает это так: после получения запроса от Пользователя, поисковый АI-агент в UniBot v2 строит первый запрос в семантическом индексе. Далее, используя алгоритм DeepSearch, Бот начинает анализировать результаты. Если первый поиск не дает полного ответа, АI-агент может изменить поисковый запрос, получить следующую страницу поиска или продолжить поиск в конкретных документах. Ответ будет предоставлен Пользователю, как только АI убедится, что собрал максимум необходимой информации для подготовки такого ответа. Таким образом система обеспечивает более глубокий и точный анализ данных. Пользователи же получают более подробные и обоснованные ответы.
Короче говоря, новый алгоритм DeepSearch в Персональном ассистенте & Корпоративном чате UniBot v2 значительно расширяет возможности поиска и анализа информации. Он позволяет обеспечить более полные и более точные ответы на сложные запросы, требующие обработки больших объемов данных. Так, благодаря UniBot, работа с информацией стала максимально эффективной, упрощенной и удобной.