Desearch

Les modèles de langage (LLMs) et les agents IA sont souvent limités par leurs données d'entraînement statiques, les rendant 'aveugles' aux événements en temps réel. Le Subnet 22, Desearch, résout ce problème en créant une couche de recherche décentralisée qui fournit un accès direct et actualisé aux informations du web.

Les points techniques clés :

• Infrastructure de Mining Compétitive : Les Miners déploient leurs propres modèles pour scraper et analyser des sources dynamiques comme Twitter et Reddit. Ils sont récompensés par un mécanisme d'incitation basé sur la pertinence, la fraîcheur et la précision des données, créant un écosystème en constante amélioration.

• API et Intégration Simplifiée : Le Subnet expose ses services via une API performante et fournit des SDKs (notamment pour LangChain) pour une intégration facile dans les applications tierces, en particulier les plateformes de création d'agents IA.

• Validation Multi-Critères : Les Validators évaluent les réponses des Miners selon plusieurs axes : performance (vitesse), exactitude des sources et pertinence contextuelle par rapport à la requête initiale, garantissant ainsi un haut niveau de qualité pour les données fournies.

Au final, Desearch agit comme une couche de données fondamentale pour l'écosystème IA. Il permet aux développeurs de construire des applications et des agents autonomes capables de comprendre et d'interagir avec le monde en temps réel, une capacité essentielle pour l'analyse de marché ou l'engagement client automatisé.