एजेंटिक खोज क्या है? वास्तुकला, कार्यप्रवाह और वेब डेटा

TL;DR:

• एजेंटिक खोज एक बहु-चरण पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया है जो एक AI एजेंट द्वारा नियंत्रित होती है। सिस्टम प्रश्नों की योजना बनाता है, खोज और पृष्ठ उपकरणों का उपयोग करता है, साक्ष्य का मूल्यांकन करता है, और तब तक जारी रहता है जब तक कि वह उत्तर नहीं दे सकता या एक सीमा तक नहीं पहुँच जाता।
• यह नियंत्रण प्रवाह में अर्थपूर्ण खोज से भिन्न है। अर्थपूर्ण खोज एक प्रश्न के लिए वस्तुओं को रैंक करता है; एजेंटिक खोज कार्य को फिर से तैयार कर सकती है, कई स्रोतों को एकत्रित कर सकती है, और अपने अगले क्रिया को मध्यवर्ती परिणामों से बदल सकती है।
• ताज़ा वेब डेटा एक अलग अधिग्रहण परत में होता है। खोज परिणाम, प्रदर्शित पृष्ठ, उत्पत्ति, और मान्यता को सीमित उपकरणों के माध्यम से लौटाया जाना चाहिए न कि मॉडल संकेत में छिपा होना चाहिए।
• उत्पादन गुणवत्ता बजट और साक्ष्यों पर निर्भर करती है। कॉल सीमाएँ, समय, और क्षेत्र; स्रोत यूआरएल और समय मुहरों को बनाए रखें; कमजोर या विरोधी साक्ष्यों को बिना समतल किए अस्वीकार करें।
• स्क्रेपलेस वेब-खोज और निष्कर्ष उपकरण प्रदान करता है, न कि एजेंट का तर्क चक्र। डीप सर्पएपीआई, यूनिवर्सल स्क्रैपिंग एपीआई, और एमसीपी सर्वर एक एजेंट ढांचे के चारों ओर लाइव वेब-डेटा परत बना सकते हैं।

एजेंटिक खोज तब उपयोगी होती है जब एक प्रश्न को एक रैंक की गई सूची द्वारा विश्वसनीयता से उत्तर नहीं दिया जा सकता। एक मार्केट-रिसर्च अनुरोध को कई प्रश्नों, वर्तमान पृष्ठों, स्रोतों के बीच तुलना, और यह रिकॉर्ड करने की आवश्यकता हो सकती है कि कौन सा साक्ष्य प्रत्येक निष्कर्ष का समर्थन करता है।

यह शब्द कभी-कभी किसी भी खोज बॉक्स के लिए उपयोग किया जाता है जो एक भाषा मॉडल से जुड़ा होता है। वह परिभाषा बहुत व्यापक है। एक एजेंटिक खोज प्रणाली में एक नियंत्रण चक्र होता है: यह एक क्रिया चुनती है, परिणाम का अवलोकन करती है, स्थिति को अपडेट करती है, और निर्णय लेती है कि फिर से खोज करनी है, किसी पृष्ठ की जांच करनी है, स्पष्टीकरण के लिए पूछना है, या रोकना है।

एजेंटिक खोज क्या है?

एजेंटिक खोज एक सूचना-पुनर्प्राप्ति आर्किटेक्चर है जिसमें एक AI एजेंट एक निश्चित लक्ष्य को संतोषजनक बनाने के लिए खोजों और स्रोत निरीक्षणों की एक श्रृंखला की योजना बनाता है और निष्पादित करता है। श्रृंखला गतिशील है। अगला प्रश्न या उपकरण कॉल पिछले चरणों द्वारा लौटाए गए साक्ष्यों पर निर्भर करता है।

बड़े भाषा मॉडल खोज एजेंटों पर अनुसंधान उन प्रणालियों का वर्णन करता है जो योजना, पुनर्प्राप्ति, साक्ष्य एकत्रीकरण, और मूल्यांकन को कई चरणों में संयोजित करती हैं। बड़े भाषा मॉडल आधारित खोज एजेंटों का ACL सर्वेक्षण आर्किटेक्चर, ऑप्टिमाइजेशन, अनुप्रयोगों, मूल्यांकन, और खुले चुनौतियों के चारों ओर क्षेत्र का आयोजन करता है।

परिभाषित संपत्ति मॉडल ब्रांड या उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस नहीं है। यह पुनर्प्राप्ति के प्रति शर्तीय नियंत्रण है। एक स्थिर कार्यप्रवाह जो हमेशा तीन प्रश्नों को समानांतर में भेजता है उपयोगी हो सकता है, लेकिन यह केवल तभी एजेंटिक बनता है जब अवलोकन यह प्रभावित करते हैं कि आगे क्या होता है।

एजेंटिक खोज कैसे काम करती है

एक व्यावहारिक एजेंटिक खोज चक्र में सात चरण होते हैं।

1. लक्ष्य का विश्लेषण। अनुरोध को एक कार्य, प्रतिबंध, आवश्यक आउटपुट, और रुकने की शर्तों में परिवर्तित करें।
2. प्रश्न योजना। एक या अधिक प्रश्न, लक्षित डोमेन, भाषाएँ, क्षेत्र, और समय अंतराल चुनें।
3. खोज निष्पादन। एक खोज उपकरण कॉल करें जो संरचित परिणाम और स्रोत मेटाडेटा लौटाता है।
4. स्रोत अधिग्रहण। आवश्यकतानुसार सीधे HTTP, प्रबंधित API, या ब्राउज़र रेंडरिंग के साथ चयनित पृष्ठों को पुनर्प्राप्त करें।
5. साक्ष्य निष्कर्षण। दावे, दिनांक, संस्थाएँ, और समर्थन करने वाले अंशों को परिभाषित साक्ष्य रिकॉर्ड में खींचें।
6. मूल्यांकन। कवरेज, असहमति, ताजगी, प्राधिकरण, और यह जांचें कि क्या कोई और क्रिया उचित है।
7. संश्लेषण या रोकें। उत्पत्ति के साथ एक उत्तर उत्पन्न करें, इनपुट के लिए पूछें, या रोकें क्योंकि कोई लागत, समय, या नीति सीमा पहुंच गई थी।

चक्र को स्पष्ट स्थिति बनाए रखना चाहिए। उपयोगी क्षेत्रों में मूल लक्ष्य, अनुमोदित डोमेन्स, प्रश्न इतिहास, चयनित यूआरएल, अस्वीकृत स्रोत, साक्ष्य रिकॉर्ड, शेष बजट, और अनसुलझे प्रश्न शामिल हैं। बिना उस स्थिति के, मॉडल खोजों को दोहरा सकता है या स्रोत के दावे और उसके अपने सारांश के बीच का अंतर खो सकता है।

पारंपरिक, अर्थपूर्ण, और एजेंटिक खोज की तुलना

खोज मॉडल	मुख्य इनपुट	नियंत्रण पैटर्न	सामान्य आउटपुट	सर्वोत्तम उपयुक्तता
पारंपरिक लेक्सिकल खोज	कीवर्ड और फ़िल्टर	एक अनुरोध, रैंक की गई पुनर्प्राप्ति	दस्तावेज़ या लिंक	ज्ञात शर्तें और नेविगेशनल कार्य
अर्थपूर्ण खोज	प्राकृतिक-भाषा प्रश्न या एम्बेडिंग	एक पुनर्प्राप्ति चरण या फिक्स्ड रीरैन्किंग	समान अंश या रिकॉर्ड	एक अनुक्रमित संग्रह में अवधारणा मिलान
एजेंटिक खोज	लक्ष्य, प्रतिबंध, और उपकरण तक पहुंच	शर्तीय बहु-चरण चक्र	संश्लेषित उत्तर के साथ साक्ष्य	जटिल, वर्तमान, या अन्वेषणात्मक प्रश्न

पारंपरिक खोज तब प्रभावी होती है जब उपयोगकर्ता को इकाई या वाक्यांश के बारे में पता होता है। अर्थपूर्ण खोज तब मदद करती है जब शब्दावली अनुक्रमित पाठ से भिन्न होती है। एजेंटिक खोज योजना और उपकरण उपयोग जोड़ती है, लेकिन यह विलंबता, लागत, और नए विफलता तरीकों को भी जोड़ती है।

एजेंटिक खोज को एक निश्चित लुकअप की अनुमति नहीं देनी चाहिए। अगर कार्य "ग्राहक 123 का वर्तमान रिकॉर्ड लौटाएं" है, तो डेटाबेस प्रश्न स्पष्ट और ऑडिट करने में आसान होता है। जब पुनर्प्राप्ति पथ वास्तव में अनिश्चित हो, तब एक एजेंटिक चक्र का उपयोग करें।

एजेंटिक खोज आर्किटेक्चर के मुख्य घटक

योजनाकार और आयोजनकर्ता

योजनाकार अनुरोध को विघटित करता है और क्रियाओं का प्रस्ताव करता है। आयोजक उपकरण स्कीमाओं, अनुमतियों, बजटों और रोकने की शर्तों को लागू करता है। इन भूमिकाओं को भिन्न रखने से एक प्रेरक मॉडल आउटपुट को मौन रूप से रनटाइम नीति को ओवरराइड करने से रोका जा सकता है।

खोज उपकरण

खोज उपकरण को संरचित परिणाम लौटाने चाहिए: शीर्षक, मानक यूआरएल, स्निपेट, रैंक, स्थानीय, और पुनर्प्राप्ति समय। Scrapeless Deep SerpApi समर्थित परिदृश्यों के लिए वर्तमान खोज-इंजन परिणाम प्रदान कर सकता है।

उपकरण अनुबंध को स्थानीय और समय-संवेदनशील पैरामीटर प्रकट करना चाहिए। एक परिणाम जिसका संग्रह संदर्भ नहीं है, उसकी तुलना या पुनरुत्पादन करना मुश्किल होता है।

Deep SerpApi त्वरित शुरुआत वर्तमान कार्य अनुरोध और प्रतिक्रिया राज्यों को दस्तावेजित करता है।

जब कार्य परिणाम खोज से डायनामिक-पृष्ठ निरीक्षण में विस्तारित होता है, Scrapeless Scraping Browser गाइड दिखाता है कि कैसे ब्राउज़र नियंत्रण अधिग्रहण परत में प्रवेश करता है बिना एजेंट की तर्क नीति को बदले।

पृष्ठ अधिग्रहण उपकरण

खोज स्निपेट खोज डेटा हैं, पूर्ण साक्ष्य नहीं। एजेंट को चयनित पृष्ठों को पुनर्प्राप्त करने का एक सीमित तरीका चाहिए। Universal Scraping API प्रबंधित सार्वजनिक-पृष्ठ अधिग्रहण के लिए उपयुक्त है, जबकि स्क्रैपिंग ब्राउज़र तब उपयुक्त होता है जब जावास्क्रिप्ट या अंतःक्रिया आवश्यक हो।

अधिग्रहण परत को अंतिम यूआरएल, सामग्री प्रकार, पृष्ठ पहचान, और आवश्यक मार्कर को मान्य करना चाहिए इससे पहले कि दस्तावेज़ एजेंट को लौटाया जाए।

उपकरण इंटरफ़ेस

उपकरणों को स्पष्ट नाम, इनपुट स्कीमा, आउटपुट स्कीमा, और त्रुटि राज्यों की आवश्यकता होती है। मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल उपकरण स्पेसिफिकेशन सर्वर के लिए उन उपकरणों को प्रकट करने का एक मानक तरीका परिभाषित करता है जिन्हें मॉडल खोज और सक्रिय कर सकते हैं।

Srapeless MCP सर्वर गाइड बताता है कि कैसे वेब-खोज और निष्कर्षण क्षमताओं को संगत क्लाइंट्स के सामने प्रस्तुत किया जा सकता है। MCP सर्वर कनेक्शन परत है; मेज़बान एजेंट अभी भी योजना, अनुमतियों और उत्तर नीति का मालिक है।

साक्ष्य भंडार

एक साक्ष्य रिकॉर्ड को दावा, स्रोत यूआरएल, स्रोत प्रकार, अवलोकित तारीख, संग्रह समय, और निष्कर्षण विधि को सुरक्षित करना चाहिए। पूरी तरह से अनियंत्रित पृष्ठों को हर मॉडल कॉल में पास किए बिना दावे की समीक्षा करने के लिए पर्याप्त संदर्भ संग्रहित करें।

मूल्यांकनकर्ता और गारंटियाँ

मूल्यांकनकर्ता यह जांचता है कि क्या साक्ष्य प्रश्न को कवर करता है, क्या स्रोतों में संघर्ष है, और क्या अगला कॉल इसकी लागत के लायक है। गारंटियाँ अनुमत डोमेन, डेटा श्रेणियों, उपकरण अनुमतियों, और संवेदनशील क्रियाओं के लिए मानव अनुमोदन को लागू करती हैं।

उपकरण के कॉल भी सामान्य वेब प्रोटोकॉल व्यवहार पर निर्भर करते हैं। HTTP अर्थशास्त्र स्पेसिफिकेशन उन तरीकों, प्रस्तुतियों, रीडायरेक्ट्स, और प्रतिक्रिया मेटाडेटा के लिए बुनियादी आधार प्रदान करता है जिन्हें एक अधिग्रहण उपकरण को रिकॉर्ड करना चाहिए।

एक संदर्भ बहु-प्रवृत्ति कार्यप्रवाह

तीन सॉफ़्टवेयर उत्पादों की नवीनतम सार्वजनिक मूल्य निर्धारण और मुख्य सुविधाओं की तुलना करने के लिए एक अनुरोध पर विचार करें।

एजेंट पहले अनुरोध को एक छोटे स्कीमा में बदलता है: उत्पाद, योजना, मूल्य आधार, विशेषता, स्रोत यूआरएल, और अवलोकित तारीख। यह आधिकारिक मूल्य निर्धारण पृष्ठों की खोज करता है, केवल पहले-पार्टी डोमेन का चयन करता है, और वर्तमान पृष्ठों को पुनर्प्राप्त करता है। यदि कोई पृष्ठ क्लाइंट-साइड पर रेंडर किया गया है, तो अधिग्रहण राउटर एक ब्राउज़र का उपयोग करता है। मूल्यांकनकर्ता तीसरे पक्ष के मूल्य निर्धारण सारांशों को अस्वीकृत करता है और उन उत्पादों को ध्वजांकित करता है जिनकी शर्तें अनुरोधित आधार के लिए मेल नहीं खा सकतीं।

फिर एजेंट केवल गायब क्षेत्रों के लिए एक संकीर्ण फॉलो-अप प्रश्न पूछता है। यह तब रुकता है जब प्रत्येक उत्पाद के पास एक पहले-पार्टी स्रोत हो या जब कॉल बजट समाप्त हो जाए। अंतिम उत्तर मूल्यांकित मूल्यों को अनुपलब्ध मूल्यों से अलग करता है बजाय इसके कि उन्हें अनुमानित किया जाए।

यह कार्यप्रवाह एजेंटिक है क्योंकि दूसरा कार्य पहले अधिग्रहण पास के बाद पाए गए अंतराल पर निर्भर करता है।

एजेंटिक खोज उपयोग मामले

वर्तमान बाजार अनुसंधान

एक एजेंट आधिकारिक उत्पाद पृष्ठों को खोज सकता है, अपडेट पुनर्प्राप्त कर सकता है, साक्ष्य को सामान्यीकृत कर सकता है, और पहचान सकता है कि क्या बदल गया है। आउटपुट में अवलोकन की तारीखें शामिल होनी चाहिए क्योंकि मूल्य निर्धारण और उत्पाद विवरण समय-संवेदनशील होते हैं।

तकनीकी अनुसंधान

संविधि, विनिर्देशों और पेपरों की खोज करने के लिए प्रणाली, फिर कार्यान्वयन दावों की तुलना प्राथमिक स्रोतों के खिलाफ कर सकती है। डोमेन अनुमति सूचियाँ और स्रोत-प्रकार रैंकिंग निम्न-गुणवत्ता पुनर्प्राप्ति को कम करती हैं।

सहायता और घटना जांच

एक एजेंट वर्तमान स्थिति पृष्ठ, रनबुक और अनुमोदित टेलीमेट्री उपकरण प्राप्त कर सकता है। इसे कभी भी सुझाए गए सुधार को किसी बाहरी कार्रवाई में नहीं बदलना चाहिए बिना उस एप्लिकेशन द्वारा परिभाषित अनुमति और अनुमोदन मॉडल के।

प्रतिस्पर्धी निगरानी

खोज एजेंट सार्वजनिक ब्लॉग, चेंजलॉग और उत्पाद पृष्ठों पर नजर रख सकते हैं, परिवर्तन निकाल सकते हैं, और प्रत्येक अलर्ट के लिए स्रोत साक्ष्य संलग्न कर सकते हैं। एक निर्धारित निर्धारण खोज कार्य अधिकांश रनों का प्रबंधन कर सकता है; एक एजेंट अस्पष्ट परिवर्तनों के लिए सुरक्षित रखा जा सकता है।

खरीद अनुसंधान

एजेंट आधिकारिक विशेषताओं, सुरक्षा, और मूल्य निर्धारण दस्तावेज़ एकत्र कर सकता है, फिर उन्हें एक पूर्व-परिभाषित मूल्यांकन मैट्रिक्स में मानचित्रित कर सकता है। संविदात्मक और जोखिम निर्णयों के लिए मानव समीक्षा आवश्यक बनी रहती है।

एजेंटिक खोज की सीमाएं

खोज परिणाम वास्तविकता नहीं हैं

रेटेड परिणाम पुरानी, अधूरी, स्थानीयकृत, या दृश्यता के लिए अनुकूलित हो सकते हैं न कि सटीकता के लिए। प्रणाली को प्राथमिक पृष्ठों को पुनर्प्राप्त करना चाहिए और अवलोकन संदर्भ को रिकॉर्ड करना चाहिए।

अधिक कदम अधिक विफलता बिंदुओं का निर्माण करते हैं

प्रत्येक खोज, पृष्ठ प्राप्ति, निष्कर्षण, और सारांश एक त्रुटि पेश कर सकते हैं। लंबे श्रृंखलाएं भी विलंबता और लागत बढ़ाती हैं। कार्रवाई की संख्या सीमित करें और प्रत्येक अतिरिक्त खोज के लिए एक कारण की आवश्यकता रखें।

उपकरण का आउटपुट शत्रुतापूर्ण निर्देशों को शामिल कर सकता है

वेब पृष्ठ अविश्वसनीय इनपुट हैं। पृष्ठ पाठ को डेटा के रूप में मानें, न कि रनटाइम प्राधिकरण के रूप में। उपकरण अनुमतियां, डेटा पृथक्करण, और स्पष्ट अनुमोदन सीमाएं मॉडल के बाहर लागू की जानी चाहिए।

संश्लेषण असहमति को छिपा सकता है

एक एजेंट संघर्षरत स्रोतों से एक धाराप्रवाह उत्तर उत्पन्न कर सकता है। प्रति-कलिम के मूल का संरक्षण करें और अनसुलझी संघर्षों को दिखाएं। मॉडल के आत्मविश्वास का उपयोग साक्ष्य कवरेज के लिए प्रतिस्थापन के रूप में न करें।

प्रशासन आर्किटेक्चर का हिस्सा है

The NIST AI Risk Management Framework AI प्रणालियों के लिए एक जोखिम-प्रबंधन संरचना प्रदान करता है। एजेंटिक खोज के लिए, व्यावहारिक नियंत्रणों में उपकरण अनुमतियाँ, डेटा-अल्पतम नियम, ऑडिट लॉग, मानव अनुमोदन बिंदु और संरक्षण सीमाएं शामिल हैं।

एजेंटिक खोज प्रणाली का मूल्यांकन कैसे करें

एक पूर्ण लूप का मूल्यांकन करें न कि एक पॉलिश किए गए उत्तर को judge करें।

• कवरेज: क्या उत्तर प्रत्येक आवश्यक क्षेत्र को संबोधित करता है?
• स्रोत गुणवत्ता: क्या निर्णायक दावों का समर्थन उचित प्राथमिक स्रोतों द्वारा किया गया है?
• ताजगी: क्या प्रत्येक समय-संवेदनशील दावा एक अवलोकन संदर्भ शामिल करता है?
• पता लगाने की क्षमता: क्या एक समीक्षक प्रत्येक दावे को एक स्रोत रिकॉर्ड के साथ मानचित्रित कर सकता है?
• प्रभावशीलता: कितने खोजों, पृष्ठ पुनः प्राप्तियों, टोकनों, और सेकंड का उपयोग किया गया?
• संयम: क्या एजेंट तब रुकता है जब साक्ष्य अपर्याप्त है या नीति एक कदम को अवरुद्ध करती है?
• दोहरानता: क्या समान परीक्षण सेट महत्वपूर्ण रूप से सुसंगत साक्ष्य और निष्कर्ष उत्पन्न करता है?

अपेक्षित स्रोत प्रकारों और स्वीकृति की शर्तों के साथ वास्तविक कार्यों का एक मानक बनाएं। गायब-स्रोत और संघर्ष-स्रोत के मामलों को शामिल करें; ये यह प्रकट करते हैं कि क्या प्रणाली बच सकती है।

निष्कर्ष: पुनर्प्राप्ति को नियंत्रित उपकरण सीमा के पीछे रखें

एजेंटिक खोज एक स्थितिगत लूप है जो पुनर्प्राप्ति की योजना बनाता है, स्रोत प्राप्त करता है, साक्ष्य का मूल्यांकन करता है, और अगला कदम क्या उठाना है यह तय करता है। इसका मूल्य उन प्रश्नों पर प्रकट होता है जहां एक खोज या एक कॉर्पस खोज अपर्याप्त होता है।

सबसे सुरक्षित आर्किटेक्चर टाइप, प्रेक्षणीय उपकरणों के पीछे लाइव खोज और पृष्ठ अधिग्रहण रखता है। एजेंट कार्रवाई चुन सकता है, लेकिन बजट, अनुमतियां, प्रावेंस, और स्वीकृति के नियम एप्लिकेशन नियंत्रण बने रहते हैं।

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एजेंटिक खोज कार्यप्रवाह में लाइव वेब डेटा जोड़ें

एक Scrapeless खाता बनाएं और Deep SerpApi के साथ एक शोध कार्य का परीक्षण करें। कॉल बजट बढ़ाने से पहले साक्ष्य योजना और रुकने की शर्तें परिभाषित करें। Scrapeless मूल्य निर्धारण की समीक्षा करें कॉल प्रति पूरा शोध कार्य।

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

प्रश्न: एजेंटिक खोज सरल शब्दों में क्या है?

एजेंटिक खोज एक AI एजेंट को कई खोजें और स्रोत जाँच करने की अनुमति देती है, प्रत्येक परिणाम का उपयोग अगली कार्रवाई तय करने के लिए करती है, जब तक कि वह उत्तर नहीं दे सकता या एक सीमा तक नहीं पहुँचता।

प्रश्न: एजेंटिक खोज सामान्य खोज से अलग कैसे है?

सामाजिक खोज सामग्री को अर्थ के अनुसार रैंक करती है। एजेंटिक खोज एक बहु-चरण प्रक्रिया को नियंत्रित करती है जो प्रश्नों को फिर से तैयार कर सकती है, पृष्ठ प्राप्त कर सकती है, साक्ष्यों की तुलना कर सकती है, और शर्तों के अनुसार रुक सकती है।

प्रश्न: क्या एजेंटिक खोज को वेब स्क्रैपिंग की आवश्यकता है?

हमेशा नहीं। यह एक आंतरिक कॉर्पस या डेटाबेस को खोज सकता है। जब कार्य वर्तमान सार्वजनिक वेब सामग्री पर निर्भर करता है तो इसे एक पृष्ठ अधिग्रहण परत की आवश्यकता होती है, जो खोज-परिणाम मेटाडेटा से परे होती है।

प्रश्न: एजेंटिक खोज में MCP की क्या भूमिका है?

MCP यह मानकीकरण करता है कि एक संगत क्लाइंट कैसे उपकरणों को खोजता और कॉल करता है। यह खोज और निष्कर्षण उपकरणों को उजागर कर सकता है, जबकि मेज़बान एप्लिकेशन योजना, अनुमतियों और प्रशासन के लिए जिम्मेदार रहता है।
प्र: एक एजेंटिक खोज परिणाम में क्या शामिल होना चाहिए?

उत्तर, स्रोत यूआरएल, परिवर्तित तथ्यों के लिए अवलोकन समय, अनसुलझे संघर्ष, और प्रत्येक निर्णायक दावे की समीक्षा करने के लिए पर्याप्त उत्पत्ति शामिल करें।