Construire une recherche avancée améliorée par l'IA : Un guide pour les outils de style Perplexity

La recherche de style Perplexity représente une approche de pointe pour la découverte d'informations, combinant la puissance de l'intelligence artificielle avec les méthodologies de recherche traditionnelles. Cette technique innovante, inspirée par Perplexity AI, permet aux développeurs de créer des outils de recherche avancés qui offrent des résultats personnalisés et contextuels. En tirant parti de technologies telles que LangGraph, GPT-4 et Tavily AI, ces applications de recherche peuvent maintenir le contexte, optimiser les interactions avec les bases de données et garantir l'exactitude des informations. Le résultat est une expérience de recherche plus intuitive et efficace qui va au-delà de la simple correspondance de mots-clés pour comprendre l'intention de l'utilisateur et fournir des informations hautement pertinentes [1].

Coze, une plateforme polyvalente de développement de bots IA, joue un rôle crucial dans l'amélioration des capacités de recherche IA. Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels, les bots alimentés par Coze peuvent engager des interactions conversationnelles, comprendre le contexte et fournir des réponses nuancées aux requêtes des utilisateurs. Cette plateforme permet aux développeurs de créer des agents de recherche personnalisés qui peuvent accéder à des bases de connaissances externes et s'intégrer à de grands modèles de langage. Le résultat est une expérience de recherche plus intuitive et conviviale qui peut offrir des fonctionnalités similaires à celles de Perplexity AI, telles que la synthèse d'informations provenant de plusieurs sources, la fourniture de citations et la formulation de questions de clarification pour affiner les résultats de recherche. En tirant parti de Coze, les développeurs peuvent améliorer considérablement l'exactitude et la pertinence des résultats de recherche tout en créant une expérience de recherche plus engageante et interactive pour les utilisateurs [1][2][4].

Créer une invite d'entrée efficace est crucial pour créer un outil de recherche amélioré par l'IA engageant. L'invite doit être claire, concise et invitante, établissant des attentes appropriées pour les capacités de l'IA. Une invite bien conçue encourage l'engagement des utilisateurs et fixe le ton de l'interaction. Par exemple, positionner l'IA comme un 'assistant d'amélioration de recherche' et 'guide dans le vaste monde de l'information' peut créer une atmosphère accueillante pour que les utilisateurs explorent et posent des questions. Il est important de mettre en avant la capacité de l'IA à effectuer des recherches en ligne et à fournir des réponses complètes tout en mentionnant également sa capacité à réaliser des tâches comme la traduction ou la synthèse lorsque cela est approprié [1][4].

La mise en œuvre de flux de travail de recherche efficaces est essentielle pour améliorer la fonctionnalité et l'expérience utilisateur des outils de recherche améliorés par l'IA. Ces flux de travail peuvent être conçus pour gérer divers aspects du processus de recherche, du traitement initial des requêtes à la présentation des résultats. Un flux de travail typique pourrait inclure les étapes suivantes : 1. Recherche initiale : Utiliser un plugin de recherche (par exemple, le plugin de recherche Google) pour rassembler un large éventail de données liées à la requête de l'utilisateur. 2. Traitement des données : Implémenter un nœud de code pour filtrer, trier et formater les résultats de recherche, en supprimant les données non pertinentes ou vides et en structurant le contenu pour un traitement ultérieur. 3. Affinage des résultats : Appliquer des mécanismes de filtrage et de tri supplémentaires pour réduire la liste des résultats et améliorer la pertinence. 4. Génération de réponses : Utiliser un grand modèle de langage (LLM) comme GPT-4 pour générer des réponses complètes et contextuellement pertinentes basées sur les résultats de recherche affinés. En mettant en œuvre de tels flux de travail, les développeurs peuvent créer des outils de recherche sophistiqués qui non seulement retournent des résultats pertinents mais effectuent également des actions intelligentes basées sur ces résultats, imitant les capacités avancées de plateformes comme Perplexity AI [1][2].

L'affinage des résultats de recherche est une étape critique dans la création d'un outil de recherche amélioré par l'IA efficace. Ce processus implique de filtrer, trier et organiser les données pour présenter les informations les plus pertinentes à l'utilisateur. Les développeurs peuvent mettre en œuvre divers mécanismes pour y parvenir, tels que : 1. Supprimer les données vides ou non pertinentes des résultats de recherche initiaux. 2. Structurer le contenu pour améliorer la recherche, y compris le formatage des titres, des extraits et des liens. 3. Organiser les informations pour une référence et une citation faciles. Un exemple d'implémentation de code pour ce processus d'affinage pourrait inclure : ```python async def refine_results(raw_results): filtered_results = [item for item in raw_results if item.get("title") and item.get("link") and item.get("snippet")] result_template = """{{i}} ```YAML Titre : {title} Source : {source} Extrait : {snippet} Lien : {link}``` """ retrieved = "\n\n".join([ result_template.format( i=i+1, title=r["title"], snippet=r["snippet"], link=r["link"], source=r.get("source", ""), ) for i, r in enumerate(filtered_results) ]) references = "\n\n".join([ f"[{i+1}][{res['title']}]({res['link']})" for i, res in enumerate(filtered_results) ]) return {"retrieved": retrieved, "references": references} ``` Ce processus d'affinage garantit que les résultats de recherche sont structurés de manière à faciliter la compréhension et le traitement ultérieur par le modèle IA [1][2].

Générer des réponses précises et contextuellement pertinentes est la dernière étape cruciale pour créer une expérience de recherche de style Perplexity. Ce processus implique généralement l'utilisation d'un grand modèle de langage (LLM) comme GPT-4 pour traiter les résultats de recherche affinés et générer une réponse complète. Le modèle GPT-4, avec sa capacité à gérer des requêtes complexes et son support pour un contexte d'entrée large (128k tokens), est particulièrement bien adapté à cette tâche. L'invite utilisée pour la génération de réponses doit être soigneusement élaborée pour garantir que l'IA fournisse des réponses précises, concises et pertinentes. Un exemple d'invite pourrait inclure des instructions telles que : 1. Présenter l'assistant IA et son objectif. 2. Fournir la question de l'utilisateur et les contextes associés. 3. Instruire l'IA à utiliser le contexte donné et à citer les sources de manière appropriée. 4. Souligner la nécessité d'exactitude, de concision et d'un ton professionnel et impartial. 5. Fixer une limite de tokens pour la réponse. 6. Fournir des directives pour gérer les informations insuffisantes. 7. Spécifier le format pour les citations et les références. En tirant parti de modèles LLM avancés et d'invites bien conçues, les développeurs peuvent s'assurer que l'IA fournit des réponses complètes et contextuellement pertinentes, améliorant ainsi l'expérience utilisateur globale de l'outil de recherche [1].

Le développement d'outils de recherche de style Perplexity représente une avancée significative dans l'évolution de la découverte d'informations améliorée par l'IA. À mesure que ces technologies continuent de progresser, nous pouvons nous attendre à voir émerger des expériences de recherche encore plus sophistiquées et intuitives. Certaines implications futures potentielles incluent : 1. Personnalisation accrue : Les bots IA pourraient devenir meilleurs pour comprendre les préférences individuelles des utilisateurs et adapter les résultats de recherche en conséquence. 2. Recherche multimodale améliorée : Les futurs outils de recherche IA pourraient intégrer de manière transparente des requêtes textuelles, d'images et vocales pour une récupération d'informations plus complète. 3. Amélioration du traitement des informations en temps réel : Les bots IA pourraient devenir plus habiles à analyser et synthétiser des informations provenant de plusieurs sources en temps réel, fournissant des informations à jour. 4. Intégration accrue avec d'autres technologies IA : Nous pourrions voir des outils de recherche IA capables d'interagir avec d'autres systèmes IA, tels que des assistants personnels ou des appareils domestiques intelligents, pour une expérience utilisateur plus interconnectée. 5. Avancées dans la compréhension du langage naturel : Les futurs bots IA pourraient avoir une compréhension encore plus profonde du contexte, des nuances et de l'intention de l'utilisateur, conduisant à des réponses plus précises et utiles. Alors que les développeurs continuent d'innover dans cet espace, inspirés par des plateformes comme Perplexity AI et tirant parti de technologies telles que Coze et GPT-4, nous pouvons anticiper un avenir où la recherche améliorée par l'IA devient un outil indispensable pour la découverte d'informations et l'acquisition de connaissances [1][2][4].