DeepSearch-API
api.openai.com gegen deepsearch.jina.ai aus, um loszulegen.{
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DeepSearch-Parameterhandbuch
Qualitätskontrolle
Bei DeepSearch gibt es grundsätzlich einen Kompromiss: Je mehr Schritte das System durchführt, desto hochwertigere Ergebnisse erhalten Sie, aber Sie verbrauchen auch mehr Token. Diese verbesserte Qualität resultiert aus umfassenderen, umfassenderen Suchen und einer tieferen Reflexion. Vier Hauptparameter steuern die Qualität von DeepSearch: „budget_tokens“, „max_attempts“, „team_size“ und „reasoning_effort“. Der Parameter „reasoning_effort“ ist im Wesentlichen eine voreingestellte Kombination aus „budget_tokens“ und „max_attempts“, die sorgfältig optimiert wurde. Für die meisten Nutzer ist die Anpassung von „reasoning_effort“ der einfachste Ansatz.
Budget-Token
„budget_tokens“ legt die maximal zulässige Anzahl an Token für den gesamten DeepSearch-Prozess fest. Dies umfasst alle Vorgänge, einschließlich Websuche, Lesen von Webseiten, Reflexion, Zusammenfassung und Codierung. Höhere Budgets führen naturgemäß zu einer besseren Antwortqualität. Der DeepSearch-Prozess wird beendet, sobald das Budget erschöpft ist oder eine zufriedenstellende Antwort gefunden wurde – je nachdem, was zuerst eintritt. Ist das Budget zuerst erschöpft, erhalten Sie zwar eine Antwort, diese ist jedoch möglicherweise nicht die endgültige, vollständig verfeinerte Antwort, da sie nicht alle durch „max_attempts“ definierten Qualitätsprüfungen bestanden hat.
Max. Versuche
„max_attempts“ bestimmt, wie oft das System während des DeepSearch-Prozesses versucht, ein Problem zu lösen. Jedes Mal, wenn DeepSearch eine Antwort liefert, muss es bestimmte, von einem internen Prüfer festgelegte Qualitätstests bestehen. Besteht die Antwort diese Tests nicht, gibt der Prüfer Feedback, das das System nutzt, um die Suche fortzusetzen und die Antwort zu verfeinern. Ein zu niedriger Wert für „max_attempts“ führt zwar zu schnellen Ergebnissen, die Qualität kann jedoch darunter leiden, da die Antwort möglicherweise nicht alle Qualitätsprüfungen besteht. Ein zu hoher Wert kann dazu führen, dass der Prozess in einer Endlosschleife feststeckt und immer wieder versucht, einen Fehler zu machen.
Das System gibt eine endgültige Antwort zurück, wenn entweder die Anzahl der Budgettoken oder die Anzahl der Versuche überschritten wird (je nachdem, was zuerst eintritt) oder wenn die Antwort alle Tests besteht und noch Budget und Versuche verfügbar sind.
Teamgröße
„Teamgröße“ beeinflusst die Qualität grundlegend anders als „Maximale Versuche“ und „Budgettoken“. Wenn „Teamgröße“ auf mehr als eins gesetzt ist, zerlegt das System das ursprüngliche Problem in Teilprobleme und untersucht diese unabhängig voneinander. Stellen Sie sich das wie ein Map-Reduce-Muster vor, bei dem ein großer Auftrag in kleinere, parallel ausgeführte Aufgaben zerlegt wird. Die endgültige Antwort ist dann eine Synthese der Ergebnisse jedes einzelnen Mitarbeiters. Wir nennen es „Teamgröße“, weil es ein Forschungsteam simuliert, in dem mehrere Agenten verschiedene Aspekte desselben Problems untersuchen und gemeinsam an einem Abschlussbericht arbeiten.
Beachten Sie, dass der Tokenverbrauch aller Agenten zu Ihren gesamten Budgettoken zählt, jeder Agent jedoch über unabhängige „Maximale Versuche“ verfügt. Das bedeutet, dass Agenten bei einer größeren Teamgröße, aber gleichen Budgettoken aufgrund von Budgetbeschränkungen möglicherweise früher als erwartet Antworten liefern. Wir empfehlen, sowohl Teamgröße als auch Budgettoken gemeinsam zu erhöhen, um jedem Agenten ausreichend Ressourcen für eine gründliche Arbeit zu geben.
Die Teamgröße bestimmt die Breite der Suche – sie bestimmt, wie viele verschiedene Aspekte untersucht werden. Budgettoken und maximale Versuche bestimmen die Tiefe der Suche – also wie gründlich jeder Aspekt untersucht wird.
Quellensteuerung
DeepSearch setzt stark auf fundierte Informationen – die verwendeten Quellen. Qualität hängt nicht nur von algorithmischer Tiefe und Breite ab; woher DeepSearch seine Informationen bezieht, ist ebenso wichtig und oft der entscheidende Faktor. Sehen wir uns die wichtigsten Parameter an, die dies steuern.
Keine direkte Antwort
„no_direct_answer“ ist ein einfacher Schalter, der verhindert, dass das System in Schritt 1 eine Antwort zurückgibt. Ist dieser Schalter aktiviert, wird die Nutzung internen Wissens deaktiviert und das System wird gezwungen, immer zuerst im Internet zu suchen. Dadurch überdenkt das System selbst einfache Fragen wie „Welcher Tag ist heute?“ oder „Wie geht es Ihnen?“ oder grundlegendes Faktenwissen, das definitiv in den Trainingsdaten des Modells enthalten ist, wie z. B. „Wer war der 40. Präsident der USA?“.
Hostnamen-Kontrolle
Drei Parameter – „boost_hostnames“, „bad_hostnames“ und „only_hostnames“ – geben DeepSearch an, welche Webseiten priorisiert, vermieden oder ausschließlich verwendet werden sollen. Um zu verstehen, wie diese funktionieren, betrachten Sie den Such- und Lesevorgang in DeepSearch:
- Suchphase: Das System durchsucht das Web und ruft eine Liste von Website-URLs mit ihren Snippets ab.
- Auswahlphase: Das System entscheidet, welche URLs tatsächlich besucht werden (aus Zeit- und Kostengründen werden nicht alle besucht).
boost_hostnames: Die hier aufgeführten Domains erhalten eine höhere Priorität und werden mit höherer Wahrscheinlichkeit besucht.bad_hostnames: Diese Domains werden nie besucht.only_hostnames: Wenn definiert, werden nur URLs besucht, die diesen Hostnamen entsprechen.
Hier einige wichtige Hinweise zu Hostnamenparametern: Das System verwendet immer die von Suchmaschinen zurückgegebenen Snippets als erste Anhaltspunkte für den Aufbau von Argumentationsketten. Diese Hostnamenparameter beeinflussen nur, welche Webseiten das System besucht, nicht aber, wie es Suchanfragen formuliert.
Zweitens: Wenn die erfassten URLs nicht die in only_hostnames angegebenen Domänen enthalten, kann das System das Lesen von Webseiten vollständig einstellen. Wir empfehlen, diese Parameter nur zu verwenden, wenn Sie mit Ihrer Forschungsfrage vertraut sind und wissen, wo potenzielle Antworten wahrscheinlich zu finden sind (oder wo sie definitiv nicht zu finden sein sollten).
Sonderfall: Akademische Forschung
Für die akademische Forschung möchten Sie möglicherweise Such- und Lesevorgänge auf arxiv.org beschränken. Setzen Sie in diesem Fall einfach "search_provider": "arxiv", und alles basiert auf arxiv als einziger Quelle. Allgemeine oder triviale Fragen erhalten mit dieser Einschränkung jedoch möglicherweise keine effizienten Antworten. Verwenden Sie "search_provider": "arxiv" daher nur für ernsthafte akademische Forschung.
Suchsprachencode
search_language_code ist ein weiterer Parameter, der Webquellen beeinflusst, indem er das System zwingt, Abfragen in einer bestimmten Sprache zu generieren, unabhängig von der ursprünglichen Eingabe oder den dazwischenliegenden Argumentationsschritten. In der Regel wählt das System die Abfragesprache automatisch, um eine optimale Suchabdeckung zu erzielen. Manchmal ist jedoch eine manuelle Steuerung sinnvoll.
Anwendungsfälle für die Sprachsteuerung
Internationale Marktforschung: Wenn Sie den Einfluss einer lokalen Marke oder eines Unternehmens auf internationalen Märkten untersuchen, können Sie Abfragen mit "search_language_code": "en" so konfigurieren, dass sie immer Englisch verwenden, um eine globale Abdeckung zu gewährleisten. Alternativ können Sie die lokale Sprache für spezifischere regionale Informationen verwenden.
Globale Marktforschung mit nicht-englischen Prompts: Wenn Ihre Eingaben immer auf Chinesisch oder Japanisch erfolgen (da Ihre Endnutzer hauptsächlich diese Sprachen sprechen), Ihr Rechercheumfang aber global und nicht nur auf lokale chinesische oder japanische Websites beschränkt ist, kann das System automatisch die Sprache Ihres Prompts bevorzugen. Verwenden Sie diesen Parameter, um englische Abfragen für eine breitere internationale Abdeckung zu erzwingen.
Chatten Sie mit DeepSearch
Was ist DeepSearch?
Standard-LLM
RAG und Grounded LLMs
DeepSearch
API-Preise
| Product | API Endpoint | Descriptionarrow_upward | w/o API Keykey_off | w/ Free API Keykey | w/ Paid API Keykey | w/ Premium API Keykey | Average Latency | Token Usage Counting | Allowed Request | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Reader API | https://r.jina.ai | Converts a URL to LLM-friendly text | 20 RPM | 500 RPM | 500 RPM | trending_up5000 RPM | 7.9s | Count the number of tokens in the output response. | GET/POST | |
| Reader API | https://s.jina.ai | Search the web and convert results to LLM-friendly text | block | 100 RPM | 100 RPM | trending_up1000 RPM | 2.5s | Every request costs a fixed number of tokens, starting from 10000 tokens | GET/POST | |
| Embedding API | https://api.jina.ai/v1/embeddings | Convert text/images to fixed-length vectors | block | 100 RPM & 100,000 TPM | 500 RPM & 2,000,000 TPM | trending_up5,000 RPM & 50,000,000 TPM | ssid_chart depends on the input size help | Count the number of tokens in the input request. | POST | |
| Reranker API | https://api.jina.ai/v1/rerank | Rank documents by query | block | 100 RPM & 100,000 TPM | 500 RPM & 2,000,000 TPM | trending_up5,000 RPM & 50,000,000 TPM | ssid_chart depends on the input size help | Count the number of tokens in the input request. | POST |
