В современном мире, где объем информации растет с невероятной скоростью, поиск точных и релевантных данных становится одной из ключевых задач для пользователей и разработчиков систем искусственного интеллекта. Агентный поиск – это подход, который стремится сочетать мощь традиционного поиска с возможностями искусственного интеллекта, позволяя системам самостоятельно формулировать запросы и эффективно находить нужную информацию. Понимание того, как построить и использовать такие поисковые агенты, становится особенно актуальным для тех, кто работает с большими массивами данных и хочет оптимизировать процесс поиска. В основе агентного поиска лежит идея о том, что система не просто принимает прямой запрос и выдаёт результат, а взаимодействует с базой данных, используя набор запросов, адаптированных к характеру задачи. Такой подход позволяет собрать более полный контекст для ответа и повысить точность результатов.
Центральными элементами такой системы выступают корпус документов, поисковый индекс, инструменты взаимодействия и сам интеллектуальный агент, который получает задание и использует эти инструменты для поиска и обработки информации. Начинается всё с подготовки корпуса документов, который представляет собой большую коллекцию текстов, на основе которой строится поисковый индекс. Качество и чистота содержимого корпуса напрямую влияют на эффективность поиска. Важно тщательно очистить документы от лишних элементов, таких как навигационные блоки, изображения, кодировки и другие данные, не относящиеся к содержанию, чтобы модель могла комфортно работать именно с полезной информацией. С помощью современных моделей искусственного интеллекта, поддерживающих мультимодальность и технологии оптического распознавания текста, можно получить качественные конвертированные версии PDF, DOCX или HTML-документов в Markdown или другой удобный для обработки формат.
Особое внимание уделяется офлайн-аугментации документов. Это процесс создания описаний и ключевых слов для каждой части документов с помощью языковых моделей. Эта практика помогает не только улучшить индексацию, но и облегчает дальнейший поиск, поскольку запросы часто не совпадают с точным текстом, но могут пересекаться с ключевыми словами или семантическими синонимами. Аугментация также играет роль в создании кратких превью для результатов поиска, что помогает быстрее оценивать релевантность документа перед его чтением. После того, как корпус подготовлен, наступает этап построения поискового индекса.
Поисковый индекс представляет собой структуру данных, которая позволяет быстро находить документы по ключевым словам и фразам, обходя необходимость полного перебора всех доступных текстов. Для реализации эффективного полнотекстового поиска часто выбирается система Tantivy — это быстродействующий и открытый движок, который благодаря оптимизированным алгоритмам и удобным Python-биндингам позволяет создавать индексы за считанные секунды даже для тысяч документов. Поисковый индекс предлагает операции поиска и чтения, которые отделены друг от друга. На этапе поиска возвращается список документов, релевантных запросам, однако их полное содержание предоставляется только по необходимости, когда агент выбирает, какие именно документы стоит прочитать для уточнения результата. Этот подход позволяет избежать переполнения контекстного окна модели и повысить общую эффективность работы системы.
Особой особенностью является возможность осуществлять множественные поисковые запросы одновременно. Такая многократность увеличивает шанс попадания на нужную информацию за счёт распространения поискового охвата по синонимам, синонимичным выражениям или другим близким по смыслу запросам. Для объединения результатов используется алгоритм, например Reciprocal Rank Fusion, который суммирует рейтинги релевантности по разным запросам, формируя единый и более качественный список ответов. Таким образом, агент самостоятельно формирует широкий спектр поисковых запросов, имитируя стратегию «высокого заброса», без очевидных человеческих ограничений. Для упрощения взаимодействия модели с поисковым индексом вводится понятие инструментов (tools).
Эти инструменты представляют собой ограниченные функции, позволяющие модели делать запросы поиска и считывать документы без риска выполнения произвольного кода. Такой подход повышает безопасность и управляемость системы. В качестве API часто используется MCP-сервер (Model Context Protocol), который служит интерфейсом для вызова инструментов и управления их использованием. Хотя внедрение MCP может показаться сложным и требует внимания к деталям, это направление становится стандартом в индустрии, поддерживаемым крупными игроками. Если необходимо взаимодействовать с разными источниками информации, рекомендуется создавать отдельные поисковые индексы для каждого корпуса и предоставлять модели отдельные инструменты для каждого из них.
Это помогает избежать смешения документов из разных областей и позволяет интеллектуальному агенту самостоятельно выбирать наиболее подходящий источник для каждого запроса. Такой подход расширяет гибкость и точность агентных систем. Центральным процессом агентного поиска является цикл взаимодействия модели с инструментами: формирование запроса, получение списка релевантных результатов, выбор документов для чтения, последующий анализ прочитанного и формулирование финального ответа. Этот цикл повторяется до тех пор, пока агент не решит, что у него достаточно информации для завершения задачи. В некоторых случаях провайдеры моделей берут на себя управление этим циклом, что значительно упрощает реализацию.
Интересно отметить, что в агентном поиске часто не используется метод dense embeddings, который применяется в современных семантических поисках. Хотя embeddings позволяют находить семантически близкую информацию, они имеют ряд ограничений и вызывают дополнительную сложность в архитектуре системы. Особенно затруднительно работать с длинными документами, поскольку техника требует их разбиения на мелкие фрагменты, что усложняет поддержание логической целостности текста. Использование embeddings накладывает нагрузку на вычисления и усложняет ранжирование результатов, необходимое для качественного поиска. В отличие от сложных «чёрных ящиков» нейросемантических систем, полнотекстовый поиск широко предсказуем: наличие ключевого слова в запросе гарантирует возврат документов, содержащих его.
Такой механизм удобен для агентов, способных генерировать широкий диапазон запросов, что повышает результативность поиска. Агент может оперативно корректировать и расширять запросы, если первоначальные результаты оказываются недостаточными. Благодаря этому полнотекстовый поиск становится более прозрачным и надёжным инструментом, особенно в задачах, где важна точность и контролируемость результатов. В итоге агентный поиск представляет собой практичный и простой подход к построению интеллектуальных поисковых систем. Сочетание хорошо подготовленного корпуса, эффективного поискового индекса, безопасных инструментов взаимодействия и способности модели формировать и анализировать запросы создаёт мощный механизм для решения широкого круга задач.
Этот подход не требует сложной инфраструктуры и расширенных вычислительных ресурсов, в отличие от полных семантических систем на базе embeddings, и поэтому остаётся привлекательным вариантом для разработчиков и исследователей. Создание такого поискового агента открывает новые возможности для автоматизации поиска и анализа информации, позволяя интегрировать умные решения в различные сферы от юридической сферы до технической документации и поддержки клиентов. Важно продолжать экспериментировать и адаптировать методы, учитывая специфику источников данных и требований конкретной задачи. Агентный поиск — это уверенный шаг в сторону более интеллектуальных и адаптивных систем, способных справляться с возрастающим потоком информации и помогать пользователям максимально эффективно находить нужные ответы.
