Deep Research.....but Open Source

Summary

Dans cette vidéo, l'auteur compare l'outil Deep Research d'OpenAI, coûtant 200 $ par mois, à une alternative open-source beaucoup plus abordable. Deep Research permet de réaliser des recherches approfondies avec des résultats de qualité PhD en moins de 30 minutes, en utilisant des données multimodales et en fournissant des citations. L'auteur montre comment configurer une version open-source gratuite, en utilisant une clé API de Fir Crawl et une clé API OpenAI. Bien que l'interface de l'outil officiel soit plus soignée, la version open-source offre des résultats similaires, avec plus de personnalisation et une transparence totale grâce à son code ouvert.

Takeaways

• 😀 OpenAI a lancé un outil appelé 'Deep Research', qui permet de réaliser des recherches approfondies en utilisant l'IA, mais cela coûte 200 $ par mois pour les utilisateurs Pro de ChatGPT.
• 😀 Un développeur a créé une version open-source de 'Deep Research', permettant d'accéder à des capacités similaires à un coût beaucoup plus abordable.
• 😀 Deep Research effectue des recherches approfondies, fournissant des résultats de qualité comparable à ceux d'un PhD, ce qui prend généralement entre 5 et 30 minutes.
• 😀 Contrairement aux réponses rapides habituelles de l'IA, Deep Research prend son temps pour offrir une analyse plus détaillée et réfléchie, similaire à celle d'un humain.
• 😀 Deep Research inclut des citations et des références pour la plupart des informations qu'il fournit, ce qui permet de vérifier les sources et de mieux faire confiance aux réponses.
• 😀 L'outil est multimodal, ce qui signifie qu'il peut analyser non seulement du texte, mais aussi des images et des fichiers PDF.
• 😀 L'installation de la version open-source nécessite une clé API de Fircrawl et une clé API OpenAI, avec un environnement NodeJS ou Docker.
• 😀 La configuration de Docker est utilisée pour garantir la sécurité et la séparation de l'environnement d'exécution, mais il est aussi possible d'installer le projet sans Docker.
• 😀 Le processus de recherche avec la version open-source est similaire à celui de Deep Research, avec des paramètres permettant de contrôler la largeur et la profondeur de l'analyse.
• 😀 L'outil open-source permet de faire des recherches sur des sujets variés, comme la comparaison entre les chiens et les chats ou les systèmes d'exploitation pour les professionnels de l'IT.
• 😀 Bien que la version open-source ait une interface moins soignée que celle de OpenAI, elle offre une grande flexibilité et transparence, ce qui permet de mieux comprendre le processus de recherche.
• 😀 Le créateur de la version open-source encourage les utilisateurs à tester et à utiliser l'outil, et mentionne également un projet éducatif à venir pour partager des ressources sur l'IA et l'informatique.

Q & A

Qu'est-ce que le Deep Research d'OpenAI ?

Le Deep Research d'OpenAI est un outil conçu pour effectuer des recherches approfondies sur des sujets complexes. Il peut fournir des réponses détaillées, similaires à celles d'un travail de recherche doctoral, en prenant de 5 à 30 minutes pour générer des réponses bien documentées avec des citations, et il est multimodal, ce qui signifie qu'il peut traiter des textes, des images, des fichiers PDF et plus encore.

Pourquoi le Deep Research est-il considéré comme un grand pas vers l'intelligence artificielle générale (AGI) ?

Le Deep Research est perçu comme un grand pas vers l'AGI car il va au-delà de la simple génération de réponses rapides. Il effectue une recherche en profondeur, traite des informations provenant de plusieurs sources, et utilise un raisonnement multi-étapes, ce qui imite un processus de pensée humain plus complexe.

Quel est le principal inconvénient du Deep Research d'OpenAI ?

Le principal inconvénient est son prix élevé. L'abonnement ChatGPT Pro nécessaire pour y accéder coûte 200 dollars par mois, ce qui peut être un frein pour beaucoup d'utilisateurs.

Quelle alternative open source au Deep Research d'OpenAI a été mentionnée dans la vidéo ?

Une alternative open source a été développée par un individu nommé David, qui a créé une version similaire du Deep Research en utilisant des clés API de Fir Crawl et d'OpenAI, permettant aux utilisateurs d'exécuter des recherches approfondies sans payer le coût élevé de l'abonnement ChatGPT Pro.

Quels outils sont nécessaires pour configurer l'alternative open source au Deep Research ?

Pour configurer l'alternative open source, vous avez besoin d'une clé API Fir Crawl (gratuite jusqu'à 500 crédits), d'une clé API OpenAI (payante, basée sur l'utilisation) et d'un environnement Node.js configuré dans un conteneur Docker.

Que signifie 'multimodal' en ce qui concerne le Deep Research ?

'Multimodal' signifie que le Deep Research peut traiter différents types de données, y compris des images, des textes et des fichiers PDF, ce qui lui permet de mener des recherches plus variées et approfondies par rapport à des outils qui ne traitent que du texte.

Pourquoi l'utilisation de Docker est préférée lors de la configuration de l'alternative open source ?

L'utilisation de Docker est préférée car elle permet de maintenir un environnement isolé et sécurisé. Cela garantit que toutes les dépendances nécessaires sont correctement installées et évite les conflits avec d'autres logiciels sur l'ordinateur de l'utilisateur.

Quelle est la conclusion de la recherche comparant les chiens et les chats ?

La conclusion de la recherche effectuée par Deep Research indique que les chiens sont meilleurs que les chats, selon les résultats de la recherche scientifique et des critères abordés dans l'étude.

Quel est le coût des clés API OpenAI nécessaires pour utiliser l'alternative open source ?

Les clés API OpenAI sont payantes et fonctionnent sur un modèle de paiement à l'utilisation. Le coût est très bas pour un usage occasionnel, mais il peut augmenter en fonction de l'ampleur des recherches effectuées.

Quels systèmes d'exploitation sont considérés comme les meilleurs pour les professionnels de l'informatique ?

Selon les recherches, aucun système d'exploitation unique n'est meilleur pour les professionnels de l'informatique. Il est recommandé d'adopter une stratégie hybride, en utilisant les forces de chaque système (Mac, Linux et Windows) tout en appliquant des pratiques de sécurité agnostiques à la plateforme.