Tiefe Recherche: Hype-Zyklus oder Paradigmenwechsel?
Eine Welle von "Tiefe Recherche"-Funktionen von führenden KI-Laboren – Google, OpenAI, Perplexity und andere – hat für Aufsehen gesorgt. Der Begriff ist jedoch nicht klar definiert und stellt im Wesentlichen eine Weiterentwicklung der Retrieval-Augmented Generation (RAG) dar. Diese Systeme nutzen LLMs als Agents, suchen und analysieren Informationen iterativ, um umfassende Berichte zu erstellen. Dieser Artikel untersucht die technischen Implementierungen, von frühen Ansätzen mit zusammengesetzten Mustern und manuell abgestimmten Prompts bis hin zu vollständig optimierten Systemen wie Stanfords STORM, das Reinforcement Learning verwendet. Obwohl Google Gemini und Perplexity ähnliche Funktionen anbieten, bleiben die Details unbekannt. Der Artikel schließt mit einer konzeptionellen Karte, die die iterative Tiefe und die Raffinesse des Trainings verschiedener "Tiefe Recherche"-Angebote vergleicht.
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