Tìm Kiếm Tác Nhân Là Gì? Kiến Trúc, Quy Trình Làm Việc và Dữ Liệu Web
Senior Cybersecurity Analyst
TL;DR:
- Tìm kiếm tác động là một quy trình truy xuất đa bước do một tác nhân AI kiểm soát. Hệ thống lên kế hoạch truy vấn, gọi công cụ tìm kiếm và trang, đánh giá bằng chứng, và tiếp tục cho đến khi có thể đưa ra câu trả lời hoặc đạt giới hạn.
- Nó khác với tìm kiếm ngữ nghĩa ở quy trình kiểm soát. Tìm kiếm ngữ nghĩa xếp hạng các mục cho một truy vấn; tìm kiếm tác động có thể cải tổ nhiệm vụ, thu thập nhiều nguồn, và thay đổi hành động tiếp theo từ các kết quả trung gian.
- Dữ liệu web mới cần thuộc về một lớp thu mua riêng biệt. Kết quả tìm kiếm, các trang đã được tạo, nguồn gốc, và xác thực nên được trả về qua các công cụ có giới hạn thay vì ẩn bên trong lời nhắc của mô hình.
- Chất lượng sản xuất phụ thuộc vào ngân sách và bằng chứng. Gọi hạn chế, thời gian, và miền; bảo toàn URL nguồn và mốc thời gian; từ chối bằng chứng yếu hoặc mâu thuẫn thay vì làm cho nó mượt mà hơn.
- Scrapeless cung cấp công cụ tìm kiếm web và trích xuất, không phải vòng lặp lý luận của tác nhân. Deep SerpApi, Universal Scraping API, và MCP Server có thể hình thành lớp dữ liệu web trực tiếp xung quanh một khung tác nhân.
Tìm kiếm tác động hữu ích khi một câu hỏi không thể được trả lời tin cậy bằng cách truy xuất một danh sách đã xếp hạng. Một yêu cầu nghiên cứu thị trường có thể cần nhiều truy vấn, các trang hiện tại, so sánh giữa các nguồn, và một bản ghi về bằng chứng đã hỗ trợ cho mỗi kết luận.
Thuật ngữ này đôi khi được sử dụng cho bất kỳ hộp tìm kiếm nào được kết nối với một mô hình ngôn ngữ. Định nghĩa đó quá rộng. Một hệ thống tìm kiếm tác động có một vòng kiểm soát: nó chọn một hành động, quan sát kết quả, cập nhật trạng thái, và quyết định xem có nên tìm kiếm lại, kiểm tra một trang, yêu cầu làm rõ, hoặc dừng lại.
Tìm kiếm tác động là gì?
Tìm kiếm tác động là một kiến trúc truy xuất thông tin mà trong đó một tác nhân AI lập kế hoạch và thực hiện một chuỗi tìm kiếm và kiểm tra nguồn để đạt được một mục tiêu. Chuỗi này là động. Truy vấn hoặc cuộc gọi công cụ tiếp theo phụ thuộc vào bằng chứng được trả về từ các bước trước đó.
Nghiên cứu về các tác nhân tìm kiếm mô hình ngôn ngữ lớn mô tả các hệ thống kết hợp lập kế hoạch, truy xuất, tổng hợp bằng chứng, và đánh giá qua nhiều lượt. Khảo sát của ACL về các tác nhân tìm kiếm dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn tổ chức lĩnh vực xung quanh kiến trúc, tối ưu hóa, ứng dụng, đánh giá, và những thách thức mở.
Tính chất xác định không phải là thương hiệu mô hình hoặc giao diện người dùng. Đó là kiểm soát điều kiện lên việc truy xuất. Một quy trình làm việc cố định luôn gửi ba truy vấn song song có thể hữu ích, nhưng nó trở thành tác động chỉ khi các quan sát ảnh hưởng đến những gì xảy ra tiếp theo.
Tìm kiếm tác động hoạt động như thế nào
Một vòng lặp tìm kiếm tác động thực tiễn có bảy giai đoạn.
- Phân tích mục tiêu. Chuyển đổi yêu cầu thành một nhiệm vụ, hạn chế, kết quả yêu cầu, và điều kiện dừng.
- Lập kế hoạch truy vấn. Chọn một hoặc nhiều truy vấn, miền mục tiêu, ngôn ngữ, khu vực, và khoảng thời gian.
- Thực hiện tìm kiếm. Gọi một công cụ tìm kiếm trả về kết quả có cấu trúc và siêu dữ liệu nguồn.
- Thu mua nguồn. Truy xuất các trang đã chọn bằng HTTP trực tiếp, một API được quản lý, hoặc trình duyệt hiển thị khi cần thiết.
- Trích xuất bằng chứng. Kéo các tuyên bố, ngày tháng, thực thể, và các đoạn hỗ trợ vào một bản ghi bằng chứng có kiểu.
- Đánh giá. Kiểm tra độ bao phủ, sự bất đồng, tính mới, quyền lực, và xem liệu hành động khác có hợp lý hay không.
- Tổng hợp hoặc dừng. Sản xuất một câu trả lời với nguồn gốc, yêu cầu đầu vào, hoặc dừng lại vì một giới hạn chi phí, thời gian, hoặc chính sách đã đạt được.
Vòng lặp nên duy trì trạng thái rõ ràng. Các trường hữu ích bao gồm mục tiêu ban đầu, miền đã phê duyệt, lịch sử truy vấn, URL đã chọn, nguồn bị từ chối, bản ghi bằng chứng, ngân sách còn lại, và các câu hỏi chưa được giải quyết. Nếu không có trạng thái đó, mô hình có thể lặp lại các tìm kiếm hoặc mất đi sự phân biệt giữa một tuyên bố nguồn và tóm tắt của chính nó.
So sánh Tìm kiếm Truyền thống, Ngữ nghĩa và Tác động
| Mô hình tìm kiếm | Đầu vào chính | Mô hình kiểm soát | Đầu ra điển hình | Phù hợp nhất |
|---|---|---|---|---|
| Tìm kiếm từ điển truyền thống | Từ khóa và bộ lọc | Một yêu cầu, truy xuất đã xếp hạng | Tài liệu hoặc liên kết | Các thuật ngữ đã biết và nhiệm vụ điều hướng |
| Tìm kiếm ngữ nghĩa | Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên hoặc nhúng | Một bước truy xuất hoặc xếp hạng cố định | Các đoạn hoặc bản ghi tương tự | Khớp khái niệm trong một tập hợp đã được lập chỉ mục |
| Tìm kiếm tác động | Mục tiêu, hạn chế, và truy cập công cụ | Vòng lặp đa bước có điều kiện | Câu trả lời tổng hợp cộng với bằng chứng | Các câu hỏi phức tạp, hiện tại, hoặc khám phá |
Tìm kiếm truyền thống là hiệu quả khi người dùng biết thực thể hoặc cụm từ. Tìm kiếm ngữ nghĩa giúp khi cách diễn đạt khác với văn bản đã lập chỉ mục. Tìm kiếm tác động thêm vào lập kế hoạch và sử dụng công cụ, nhưng nó cũng thêm độ trễ, chi phí, và các chế độ thất bại mới.
Tìm kiếm tác động không nên thay thế một tra cứu xác định. Nếu nhiệm vụ là "trả về hồ sơ hiện tại cho khách hàng 123," một truy vấn cơ sở dữ liệu rõ ràng và dễ kiểm toán hơn. Sử dụng vòng lặp tác động khi con đường truy xuất thực sự không chắc chắn.
Các thành phần cốt lõi của Kiến trúc tìm kiếm tác động
Nhà lập kế hoạch và điều phối viên
Người lập kế hoạch phân tích yêu cầu và đề xuất hành động. Người điều phối thực thi các sơ đồ công cụ, quyền hạn, ngân sách và điều kiện dừng. Việc giữ cho các vai trò đó khác biệt giúp ngăn chặn một mô hình thuyết phục tự động ghi đè lên chính sách thực thi.
Công cụ tìm kiếm
Công cụ tìm kiếm nên trả về kết quả có cấu trúc: tiêu đề, URL chính thức, đoạn trích, thứ hạng, ngôn ngữ địa phương và thời gian truy xuất. Scrapeless Deep SerpApi có thể cung cấp kết quả từ các công cụ tìm kiếm hiện có cho các tình huống được hỗ trợ.
Hợp đồng công cụ nên công khai các tham số nhạy cảm với ngôn ngữ và thời gian. Một kết quả không có ngữ cảnh thu thập là khó để so sánh hoặc tái tạo.
Bắt đầu nhanh với Deep SerpApi tài liệu hóa yêu cầu và trạng thái phản hồi hiện tại cho một triển khai.
Khi nhiệm vụ mở rộng từ việc phát hiện kết quả đến việc kiểm tra trang động, Hướng dẫn Trình duyệt Thu thập Scrapeless cho thấy cách kiểm soát trình duyệt gia nhập lớp thu thập mà không thay đổi chính sách lý luận của tác nhân.
Công cụ thu thập trang
Các đoạn trích tìm kiếm là dữ liệu phát hiện, không phải là bằng chứng đầy đủ. Tác nhân cần một cách có giới hạn để truy xuất các trang được chọn. Universal Scraping API phù hợp với việc thu thập trang công khai có quản lý, trong khi Trình duyệt Thu thập là phù hợp khi JavaScript hoặc tương tác là cần thiết.
Lớp thu thập nên xác thực URL cuối cùng, loại nội dung, danh tính trang và dấu hiệu cần thiết trước khi trả lại tài liệu cho tác nhân.
Giao diện công cụ
Các công cụ cần các tên rõ ràng, các sơ đồ đầu vào, các sơ đồ đầu ra và trạng thái lỗi. Thông số kỹ thuật công cụ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình xác định một cách tiêu chuẩn để các máy chủ công khai các công cụ mà các mô hình có thể phát hiện và gọi.
Hướng dẫn Server MCP Scrapeless giải thích cách thức khả năng tìm kiếm web và trích xuất có thể được trình bày cho các khách hàng tương thích. Máy chủ MCP là lớp kết nối; tác nhân chủ vẫn sở hữu kế hoạch, quyền hạn, và chính sách trả lời.
Kho bằng chứng
Một bản ghi bằng chứng nên bảo tồn yêu cầu, URL nguồn, loại nguồn, ngày quan sát, thời gian thu thập và phương pháp trích xuất. Lưu đủ ngữ cảnh để xem xét yêu cầu mà không phải truyền toàn bộ các trang không kiểm soát vào mỗi cuộc gọi mô hình.
Đánh giá và các rào cản
Người đánh giá kiểm tra xem bằng chứng có bao quát câu hỏi không, xem các nguồn có mâu thuẫn không, và xem cuộc gọi tiếp theo có đáng với chi phí của nó không. Các rào cản thực thi các miền cho phép, các loại dữ liệu, quyền hạn công cụ và sự phê duyệt của con người cho các hành động nhạy cảm.
Các cuộc gọi công cụ cũng phụ thuộc vào hành vi giao thức web thông thường. Thông số kỹ thuật ngữ nghĩa HTTP cung cấp cơ sở cho các phương thức, đại diện, chuyển hướng và siêu dữ liệu phản hồi mà một công cụ thu thập nên ghi lại.
Một Quy trình Làm việc Đa Bước Tham Khảo
Xem xét một yêu cầu để so sánh mức giá công khai mới nhất và các tính năng cốt lõi của ba sản phẩm phần mềm.
Tác nhân trước tiên biến yêu cầu thành một sơ đồ nhỏ: sản phẩm, kế hoạch, cơ sở giá, tính năng, URL nguồn, và ngày quan sát. Nó tìm kiếm các trang giá chính thức, chỉ chọn các miền bên thứ nhất, và truy xuất các trang hiện tại. Nếu một trang được trình bày ở phía máy khách, bộ định tuyến thu thập sử dụng một trình duyệt. Người đánh giá từ chối các tóm tắt giá của bên thứ ba và đánh dấu các sản phẩm có điều khoản không thể phù hợp với cơ sở yêu cầu.
Tác nhân sau đó đặt câu hỏi tiếp theo hẹp hơn chỉ cho các trường còn thiếu. Nó dừng lại khi mỗi sản phẩm có một nguồn bên thứ nhất hoặc khi ngân sách cuộc gọi bị cạn kiệt. Câu trả lời cuối cùng tách biệt các giá trị đã được xác minh từ các giá trị không khả dụng thay vì ước lượng chúng.
Quy trình làm việc này là tác nhân vì hành động thứ hai phụ thuộc vào các khoảng trống được phát hiện sau lượt thu thập đầu tiên.
Các Tình Huống Sử Dụng Tìm Kiếm Tác Nhân
Nghiên cứu thị trường hiện tại
Một tác nhân có thể phát hiện các trang sản phẩm chính thức, truy xuất các bản cập nhật, chuẩn hóa bằng chứng, và xác định điều gì đã thay đổi. Đầu ra nên bao gồm ngày quan sát vì giá cả và chi tiết sản phẩm là nhạy cảm với thời gian.
Nghiên cứu kỹ thuật
Hệ thống có thể tìm kiếm tài liệu, thông số kỹ thuật, và các tài liệu, sau đó so sánh các yêu cầu triển khai với các nguồn chính. Danh sách cho phép miền và phân loại nguồn loại bỏ việc thu thập kém chất lượng.
Hỗ trợ và điều tra sự cố
Một đại lý có thể truy xuất các trang trạng thái hiện tại, sổ tay quy trình và các công cụ giám sát đã được phê duyệt. Nó không bao giờ nên biến một biện pháp khắc phục được đề xuất thành một hành động bên ngoài mà không có sự cho phép và mô hình phê duyệt được xác định bởi ứng dụng.
Giám sát cạnh tranh
Các đại lý tìm kiếm có thể theo dõi blog công khai, nhật ký thay đổi và trang sản phẩm, trích xuất các thay đổi và gắn bằng chứng nguồn vào từng cảnh báo. Một công việc khám phá xác định có thể xử lý hầu hết các lần chạy; một đại lý có thể được dành riêng cho các thay đổi không rõ ràng.
Nghiên cứu mua sắm
Đại lý có thể thu thập tài liệu về tính năng, bảo mật và giá cả chính thức, sau đó ánh xạ chúng vào một ma trận đánh giá đã được xác định trước. Việc đánh giá của con người vẫn cần thiết cho các quyết định hợp đồng và rủi ro.
Giới hạn của Tìm kiếm Đại lý
Kết quả tìm kiếm không phải là sự thật nền tảng
Các kết quả xếp hạng có thể đã lỗi thời, không đầy đủ, địa phương hóa, hoặc được tối ưu hóa cho khả năng nhìn thấy hơn là độ chính xác. Hệ thống nên truy xuất các trang chính và ghi lại ngữ cảnh quan sát.
Nhiều bước tạo ra nhiều điểm lỗi
Mỗi truy vấn, lệnh truy cập trang, trích xuất và tóm tắt có thể gây ra lỗi. Các chuỗi dài cũng làm tăng độ trễ và chi phí. Hạn chế số lượng hành động và yêu cầu lý do cho mỗi tìm kiếm bổ sung.
Đầu ra công cụ có thể chứa hướng dẫn thù địch
Các trang web là đầu vào không được tin cậy. Đối xử với văn bản trên trang như dữ liệu, không phải như quyền hạn trong thời gian chạy. Quyền truy cập công cụ, sự phân tách dữ liệu, và các ranh giới phê duyệt rõ ràng nên được thi hành bên ngoài mô hình.
Tổng hợp có thể che giấu sự bất đồng
Một đại lý có thể tạo ra một câu trả lời trôi chảy từ các nguồn mâu thuẫn. Bảo tồn nguồn gốc theo từng tuyên bố và cho thấy các xung đột chưa được giải quyết. Không sử dụng sự tự tin của mô hình làm sự thay thế cho phạm vi bằng chứng.
Quản trị là một phần của kiến trúc
Khung Quản lý Rủi ro AI NIST cung cấp một cấu trúc quản lý rủi ro cho các hệ thống AI. Đối với tìm kiếm đại lý, các kiểm soát thực tiễn bao gồm danh sách công cụ được cho phép, quy tắc giảm thiểu dữ liệu, nhật ký kiểm toán, điểm phê duyệt con người và giới hạn lưu trữ.
Cách Đánh giá Hệ thống Tìm kiếm Đại lý
Đánh giá toàn bộ quy trình thay vì chỉ phán xét một câu trả lời hoàn thiện.
- Phạm vi: Câu trả lời có đề cập đến mọi trường yêu cầu không?
- Chất lượng nguồn: Có phải các tuyên bố quyết định được hỗ trợ bởi các nguồn chính phù hợp không?
- Độ mới: Mỗi tuyên bố nhạy cảm với thời gian có bao gồm ngữ cảnh quan sát không?
- Khả năng truy xuất: Người đánh giá có thể ánh xạ mỗi tuyên bố đến một hồ sơ nguồn không?
- Hiệu quả: Có bao nhiêu tìm kiếm, truy cập trang, token và giây đã được sử dụng?
- Kiềm chế: Đại lý có dừng lại khi bằng chứng không đủ hoặc chính sách chặn một bước không?
- Lặp lại: Bộ kiểm tra giống nhau có tạo ra bằng chứng và kết luận nhất quán về vật chất không?
Tạo một tiêu chuẩn cho các nhiệm vụ thực tế với các loại nguồn mong đợi và điều kiện chấp nhận. Bao gồm các trường hợp thiếu nguồn và nguồn xung đột; chúng tiết lộ xem hệ thống có thể kiêng kỵ hay không.
Kết luận: Đặt Truy xuất Sau Ranh giới Công cụ Kiểm soát
Tìm kiếm đại lý là một vòng lặp có điều kiện lập kế hoạch truy xuất, thu thập nguồn, đánh giá bằng chứng và quyết định bước tiếp theo. Giá trị của nó xuất hiện trong các câu hỏi mà một truy vấn hoặc một tìm kiếm trong kho dữ liệu là không đủ.
Kiến trúc an toàn nhất giữ tìm kiếm trực tiếp và tiếp cận trang phía sau các công cụ có kiểu, có thể quan sát. Đại lý có thể chọn hành động, nhưng ngân sách, quyền hạn, nguồn gốc và quy tắc chấp nhận vẫn là các kiểm soát của ứng dụng.
Thêm Dữ liệu Web Trực tiếp vào Quy trình Tìm kiếm Đại lý
Tạo một tài khoản Scrapeless và thử một nhiệm vụ nghiên cứu với Deep SerpApi cộng với một công cụ tiếp cận trang. Định nghĩa sơ đồ bằng chứng và các điều kiện dừng trước khi tăng ngân sách cuộc gọi. Xem lại giá cả Scrapeless so với số cuộc gọi trên mỗi nhiệm vụ nghiên cứu hoàn thành.
Câu hỏi Thường gặp
Q: Tìm kiếm đại lý là gì trong những thuật ngữ đơn giản?
Tìm kiếm đại lý cho phép một đại lý AI thực hiện một số tìm kiếm và kiểm tra nguồn, sử dụng mỗi kết quả để quyết định hành động tiếp theo, cho đến khi nó có thể trả lời hoặc đạt đến một giới hạn.
Q: Tìm kiếm đại lý khác với tìm kiếm ngữ nghĩa như thế nào?
Tìm kiếm ngữ nghĩa xếp hạng nội dung theo ý nghĩa cho một truy vấn. Tìm kiếm đại lý kiểm soát một quy trình đa bước có thể tái định hình các truy vấn, truy xuất các trang, so sánh bằng chứng và dừng lại một cách có điều kiện.
Q: Tìm kiếm đại lý có cần quét web không?
Không phải lúc nào cũng vậy. Nó có thể tìm kiếm một kho dữ liệu nội bộ hoặc cơ sở dữ liệu. Nó cần một lớp tiếp cận trang khi nhiệm vụ phụ thuộc vào nội dung web công cộng hiện tại ngoài siêu dữ liệu kết quả tìm kiếm.
Q: Vai trò của MCP trong tìm kiếm đại lý là gì?
MCP tiêu chuẩn hóa cách một khách hàng tương thích phát hiện và gọi công cụ. Nó có thể công khai các công cụ tìm kiếm và trích xuất, trong khi ứng dụng chủ vẫn chịu trách nhiệm về lập kế hoạch, quyền hạn và quản trị.
Q: Kết quả tìm kiếm có tính tác động nên bao gồm những gì?
Bao gồm câu trả lời, URL nguồn, thời gian quan sát để thay đổi sự thật, các xung đột chưa được giải quyết, và đủ nguồn gốc để xem xét từng tuyên bố quyết định.
Tại Scrapless, chúng tôi chỉ truy cập dữ liệu có sẵn công khai trong khi tuân thủ nghiêm ngặt các luật, quy định và chính sách bảo mật trang web hiện hành. Nội dung trong blog này chỉ nhằm mục đích trình diễn và không liên quan đến bất kỳ hoạt động bất hợp pháp hoặc vi phạm nào. Chúng tôi không đảm bảo và từ chối mọi trách nhiệm đối với việc sử dụng thông tin từ blog này hoặc các liên kết của bên thứ ba. Trước khi tham gia vào bất kỳ hoạt động cạo nào, hãy tham khảo ý kiến cố vấn pháp lý của bạn và xem xét các điều khoản dịch vụ của trang web mục tiêu hoặc có được các quyền cần thiết.
