أنظمة الويب المتوازية تقدم واجهة برمجة تطبيقات البحث: أدق بحث ويب لوكلاء الذكاء الاصطناعي

باختصار

أطلقت أنظمة الويب الموازية أداة البحث عبر واجهة برمجة التطبيقات للبحث الويبي (Parallel Search API) لتقديم بيانات ذات صلة، مما يحسن الدقة، ويقلل التكاليف، ويعزز كفاءة سير العمل القائم على الوكلاء.

أنظمة الويب الموازية، شركة ناشئة تركز على إنشاء بنية تحتية جديدة للويب مخصصة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، أطلقت واجهة برمجة التطبيقات للبحث الموازية، وهي أداة بحث ويب مصممة خصيصًا لتحسين تقديم البيانات ذات الصلة والكفاءة في استخدام الرموز بأقل تكلفة. تهدف هذه الابتكارات إلى توفير إجابات أكثر دقة، وتقليل عدد الرحلات الذهاب والإياب، وخفض التكاليف والوقت المستغرق.

محركات البحث التقليدية مصممة للمستخدمين البشريين، حيث تقوم بترتيب عناوين URL على أساس أن المستخدمين سينقرون على الصفحات، مع تحسينات للكلمات المفتاحية، ومعدلات النقر، وتخطيطات الصفحات التي تهدف للتصفح، وكل ذلك يتم في أجزاء من الثانية وبأقل التكاليف. حاولت الأجيال الأولى من واجهات برمجة تطبيقات البحث المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تكييف هذا النموذج البشري للبحث، لكنها لم تعالج بشكل كامل متطلبات وكلاء الذكاء الاصطناعي الفريدة.

على عكس المستخدمين البشريين، يتطلب البحث بواسطة الذكاء الاصطناعي نهجًا مختلفًا: بدلاً من ترتيب عناوين URL للنقر البشري، يركز على تحديد الرموز الأكثر صلة لوضعها في نافذة سياق وكيل الذكاء الاصطناعي لمساعدته على إكمال المهمة. الهدف ليس تحسين التفاعل البشري، بل تعزيز التفكير واتخاذ القرار داخل نموذج الذكاء الاصطناعي.

يشمل هذا الهيكل الجديد للبحث عدة ابتكارات رئيسية: استخدام أهداف دلالية تتجاوز مطابقة الكلمات المفتاحية لالتقاط نية الوكيل، إعطاء أولوية لملاءمة الرموز على مقاييس الصفحات التي تركز على الإنسان، تقديم معلومات مضغوطة وعالية الجودة للاستنتاج، وحل الاستفسارات المعقدة من خلال استدعاء بحث واحد بدلاً من خطوات متعددة.

باستخدام هذا التصميم الذي يركز على الذكاء الاصطناعي، يمكن للوكلاء الوصول إلى رموز ويب أكثر كثافة من حيث المعلومات ضمن نافذة السياق، مما يقلل من عدد استدعاءات البحث، ويزيد من الدقة، ويخفض التكاليف والوقت المستغرق.

تطوير البحث المعقد والمتعدد المصادر لوكلاء الذكاء الاصطناعي

بينما تركز أنظمة البحث الحالية على الإجابة عن الأسئلة البسيطة، من المتوقع أن تزداد الحاجة إلى بحث أكثر تعقيدًا وتعدد المصادر. سيحتاج كل من المستخدمين ووكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد إلى إجابات تتطلب دمج المعلومات من مصادر متعددة، والتفكير في مهام معقدة، والوصول إلى محتوى ويب أصعب الوصول إليه.

لمواجهة هذا الطلب المتزايد، قامت أنظمة الويب الموازية بتقييم أداء واجهة برمجة التطبيقات للبحث عبر معايير مختلفة، تتراوح من مهام متعددة الخطوات (مثل BrowseComp) إلى استفسارات أبسط (مثل SimpleQA).

أظهرت أنظمة الويب الموازية ميزة في الاستفسارات الأكثر تعقيدًا—تلك التي تغطي مواضيع متعددة، وتتطلب فهمًا عميقًا للمحتوى الصعب الزحف إليه، أو تتطلب دمج المعلومات من مصادر متفرقة. في معايير التفكير متعدد الخطوات، مثل HLE، BrowseComp، WebWalker، FRAMES، وBatched SimpleQA، لم توفر أنظمة الويب الموازية دقة أعلى فحسب، بل حلت الاستفسارات بكفاءة أكبر، باستخدام خطوات استنتاج أقل.

واجهات برمجة التطبيقات التقليدية تتطلب عادةً عمليات بحث متتالية متعددة، مما يزيد من التأخير، ويكبر حجم نافذة السياق، ويزيد من تكاليف الرموز، ويقلل من الدقة. على العكس، يسمح نهج أنظمة الويب الموازية بحل استفسارات أكثر تعقيدًا في استدعاء بحث واحد، مما يقلل من عدد الاستدعاءات المتتالية، ويحسن الدقة، ويخفض التكاليف، ويقلل من الزمن المستغرق.

عند اختبارها على معايير بسيطة تتعلق باستفسارات مباشرة، مثل SimpleQA، استمرت أنظمة الويب الموازية في الأداء الجيد، رغم أن فرص تحسين الدقة تكون أكثر محدودية في هذه السيناريوهات بسبب طبيعة الأسئلة.

نجاح أنظمة الويب الموازية في تحقيق نتائج متقدمة يعود إلى عامين من تطوير بنية تحتية قوية لتحسين كل طبقة من عملية البحث، مع تحسين الأداء بشكل مستمر من خلال حلقات التغذية الراجعة. يركز النظام على فهرسة المحتوى الصعب الزحف إليه، مثل ملفات PDF متعددة الوسائط والمواقع التي تعتمد بشكل كبير على جافا سكريبت، مع تقليل التأثير على مالكي المواقع. فهرس الويب الخاص بأنظمة الويب الموازية هو من الأسرع نموًا، حيث يتم تحديث أكثر من مليار صفحة يوميًا.

في الترتيب، تتبع أنظمة الويب الموازية نهجًا مختلفًا عن محركات البحث التقليدية، حيث تركز على تحديد الرموز الأكثر صلة وموثوقية لنماذج اللغة الكبيرة (LLM). تقوم نماذجها المملوكة بتقييم مدى ملاءمة الرموز، وموثوقية الصفحة والنطاق، وكفاءة نافذة السياق، والتحقق عبر المصادر، مع إعطاء الأولوية للجودة على مقاييس التفاعل.

واجهة برمجة تطبيقات البحث الموازية: تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من بيانات ويب عالية الجودة وواقعية

اليوم، يختار المطورون الأكثر تقدمًا بناء أنظمتهم الذكية باستخدام البحث المدعوم من أنظمة الويب الموازية. أدركت هذه المؤسسات أن جودة بيانات الويب تؤثر مباشرة على القرارات التي تتخذها وكلاء الذكاء الاصطناعي. سواء كان ذلك وكيل الترميز Sourcegraph Amp لحل الأخطاء، أو Claygent لتحسين قرارات السوق، أو Starbridge للكشف عن عروض الحكومة، أو شركة تأمين رائدة تدير المطالبات بشكل أكثر فعالية من المقيمين البشريين، فإن أداء هذه الأنظمة يعتمد على دقة وملاءمة البيانات التي تعتمد عليها.

تعمل واجهة برمجة التطبيقات للبحث الخاصة بأنظمة الويب الموازية كالبنية التحتية الأساسية لدعم وكلاء الويب الخاصين بها. على سبيل المثال، فإن واجهة برمجة تطبيقات المهام (Task API)، التي تتعامل مع استفسارات التثمين والبحث المعقدة متعددة الخطوات، مبنية على واجهة برمجة التطبيقات للبحث. كل استعلام من واجهة برمجة التطبيقات للمهام في الإنتاج يعتمد على أداء ممتاز لواجهة برمجة التطبيقات للبحث.

هذا النهج المعماري يضع معيارًا عاليًا لأنظمة الويب الموازية، حيث أن أي تحسين في أداء البحث، أو زمن الاستجابة، أو الجودة يؤثر مباشرة على الأنظمة الإنتاجية التي تتعامل مع ملايين الاستفسارات يوميًا. أي خلل أو عدم دقة في واجهة برمجة التطبيقات للبحث يُشعر به فورًا في المنتجات التي تعتمد عليها.

وبالتالي، يتم تحسين بنية أنظمة الويب الموازية باستمرار وتختبر في ظروف العالم الحقيقي، مع التركيز على تعظيم الإشارة وتقليل الضوضاء في نافذة سياق الوكيل. تضمن واجهة برمجة التطبيقات للبحث أن يتلقى الوكلاء أكثر الرموز ذات الصلة، والمضغوطة، من الويب، مما يعزز قدرتهم على أداء المهام بدقة وكفاءة.