Exa, một công ty nổi bật trong ngành công nghiệp API tìm kiếm, đã tiết lộ sáng kiến mới nhất của mình: Exa đổi mới với hệ thống nghiên cứu web đa tác nhân tinh vi. Sự phát triển này được hỗ trợ bởi LangGraph và LangSmith, và nó nhằm mục đích cách mạng hóa cách xử lý các truy vấn nghiên cứu phức tạp, theo LangChain .
Sự tiến hóa của Agentic Search khi Exa đổi mới với hệ thống nghiên cứu web
Hành trình của Exa đến với hệ thống tiên tiến này bắt đầu với một API tìm kiếm đơn giản. Theo thời gian, công ty đã phát triển các dịch vụ của mình để bao gồm một điểm cuối trả lời tích hợp lý luận mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với kết quả tìm kiếm.
Phát triển mới nhất là tác nhân nghiên cứu sâu của họ, đánh dấu sự gia nhập của họ vào API tìm kiếm thực sự là tác nhân. Điều này phản ánh xu hướng rộng hơn của ngành hướng tới các ứng dụng LLM tự chủ hơn và chạy lâu dài hơn.
Việc chuyển đổi sang kiến trúc nghiên cứu sâu đã thúc đẩy Exa áp dụng LangGraph, vốn đã trở thành một khuôn khổ được ưa chuộng để xử lý các kiến trúc ngày càng phức tạp. Sự thay đổi này phù hợp với các phong trào trong ngành, nơi các thiết lập đơn giản hơn được nâng cấp để xử lý các tác vụ phức tạp hơn, chẳng hạn như nghiên cứu và mã hóa.
Thiết kế hệ thống đa tác nhân
Hệ thống của Exa có kiến trúc đa tác nhân được xây dựng trên LangGraph, bao gồm:
- Trình lập kế hoạch : Phân tích các truy vấn và tạo các tác vụ song song.
- Nhiệm vụ : Thực hiện nghiên cứu độc lập bằng các công cụ chuyên dụng.
- Người quan sát : Giám sát toàn bộ quá trình, duy trì bối cảnh và trích dẫn.
Kiến trúc này cho phép mở rộng động, điều chỉnh số lượng tác vụ dựa trên độ phức tạp của truy vấn. Mỗi tác vụ được cung cấp hướng dẫn cụ thể, định dạng đầu ra bắt buộc và quyền truy cập vào các công cụ API của Exa, đảm bảo xử lý hiệu quả từ các truy vấn đơn giản đến phức tạp.
Những hiểu biết thiết kế chính
Hệ thống của Exa nhấn mạnh vào đầu ra có cấu trúc và sử dụng tài nguyên hiệu quả. Bằng cách ưu tiên lý luận về các đoạn trích tìm kiếm trước khi truy xuất toàn bộ nội dung, hệ thống giảm việc sử dụng mã thông báo trong khi vẫn duy trì chất lượng nghiên cứu. Cách tiếp cận này rất quan trọng đối với việc sử dụng API, trong đó đầu ra JSON đáng tin cậy và có cấu trúc là rất quan trọng.
Các lựa chọn thiết kế của Exa lấy cảm hứng từ những công ty hàng đầu khác trong ngành, chẳng hạn như hệ thống Anthropic Deep Research, kết hợp các phương pháp hay nhất trong kỹ thuật ngữ cảnh và đầu ra dữ liệu có cấu trúc.
Sử dụng LangSmith để quan sát
Các tính năng quan sát của LangSmith, đặc biệt là trong việc theo dõi việc sử dụng mã thông báo, đóng vai trò quan trọng trong quá trình phát triển hệ thống của Exa. Khả năng này cung cấp những hiểu biết cần thiết về mức tiêu thụ tài nguyên, thông báo cho các mô hình định giá và tối ưu hóa hiệu suất.
Mark Pekala, một kỹ sư phần mềm tại Exa, đã nhấn mạnh tầm quan trọng của tính dễ thiết lập của LangSmith và sự đóng góp của nó vào việc hiểu cách sử dụng mã thông báo, điều này đóng vai trò then chốt cho khả năng mở rộng hiệu quả về mặt chi phí của hệ thống.
Phần kết luận
Việc Exa sử dụng LangGraph và LangSmith một cách sáng tạo cho thấy tiềm năng của các hệ thống đa tác nhân trong việc xử lý các truy vấn nghiên cứu web phức tạp một cách hiệu quả. Dự án nêu bật những điểm chính cần lưu ý cho các nỗ lực tương tự, chẳng hạn như tầm quan trọng của khả năng quan sát, khả năng tái sử dụng, đầu ra có cấu trúc và tạo tác vụ động.
Khi Exa tiếp tục cải tiến tác nhân nghiên cứu chuyên sâu của mình, sự phát triển này đóng vai trò là mô hình xây dựng các hệ thống tác nhân mạnh mẽ, sẵn sàng đưa vào sản xuất, mang lại giá trị kinh doanh đáng kể.
Leave a Reply