وقتی یک مدل زبانی یا ایجنت هوش مصنوعی می‌سازید که برای پاسخ به پرسش‌ها به اطلاعات روز نیاز دارد، مدل به‌تنهایی نمی‌تواند در اینترنت گشت‌و‌گذار کند. در معماری سرویس‌هایی مانند دیپ‌سیک، برای این کار از ابزارهای کمکی استفاده می‌شود. در مستندات رسمی دیپ‌سیک، دو ابزار مستقل به نام‌های Search و Fetch معرفی شده‌اند که هر کدام نقش متفاوتی در اتصال مدل به وب دارند.
بسیاری از توسعه‌دهندگان تازه‌کار این دو مفهوم را به جای یکدیگر به کار می‌برند، در حالی که ساختار کاری و خروجی آن‌ها تفاوت اساسی دارد. شناخت دقیق عملکرد این دو ابزار به شما کمک می‌کند تا ایجنت خود را طوری برنامه‌ریزی کنید که هم پاسخ‌های دقیق‌تری بگیرد و هم هزینه‌های پردازشی و تعداد فراخوانی‌های اضافی کاهش یابد.
ابزار Search؛ پیدا کردن منابع و صفحه‌ها
نخستین قدم برای دسترسی مدل به اطلاعات خارج از پایگاه داده، پیدا کردن صفحات مرتبط است. ابزار Search در واقع موتور جست‌وجویی است که کلمات کلیدی ارسالی از سوی ایجنت را دریافت کرده و فهرستی از نتایج، عناوین و نشانی‌های وب را برمی‌گرداند.
این ابزار به تنهایی محتوای کامل مقاله یا سایت مقصد را نمی‌خواند؛ بلکه نقش یک راهنما را دارد تا مشخص کند کدام نشانی اینترنتی بیشترین ارتباط را با پرسش کاربر دارد. پس از اینکه Search نتایج اولیه را پیدا کرد، ایجنت تصمیم می‌گیرد که کدام لینک برای بررسی بیشتر مناسب‌تر است و آیا اصلاً نیاز به بررسی دقیق‌تر وجود دارد یا خیر.
در پروژه‌های واقعی، استفاده بهینه از جست‌وجو از ایجاد هزینه‌های غیرضروری جلوگیری می‌کند. اگر عبارت‌های ارسالی به ابزار جست‌وجو دقیق و هدفمند نباشند، نتایج نامربوط برگشت داده می‌شود که هم زمان پاسخ‌دهی را طولانی‌تر می‌کند و هم توکن‌های ورودی مدل را بیهوده مصرف می‌کند.
ابزار Fetch؛ خواندن محتوای یک صفحه
پس از اینکه ابزار جست‌وجو نشانی مناسب را پیدا کرد، نوبت به ابزار دوم می‌رسد. ابزار Fetch وظیفه دارد مستقیماً به یک نشانی اینترنتی مشخص متصل شود، متن خام یا ساختاریافتهٔ آن صفحه را استخراج کند و در اختیار مدل قرار دهد.
بدون وجود Fetch، مدل فقط به تیترها و خلاصه نتایج جست‌وجو دسترسی دارد و نمی‌تواند جزئیات یک مقاله، مستند فنی یا خبر طولانی را تحلیل کند. این ابزار متن صفحه را می‌خواند و آن را به توکن تبدیل می‌کند تا مدل زبانی بتواند بر اساس متن اصلی، پاسخ نهایی را بنویسد.
هنگام طراحی جریان کار، باید مراقب حجم صفحاتی که Fetch می‌شوند بود. خواندن صفحات بسیار طولانی یا پر از عناصر نامربوط، فضای زمینه (Context) مدل را پر می‌کند و ممکن است روی دقت پاسخ‌دهی تأثیر بگذارد؛ بنابراین فیلتر کردن محتوا پیش از پردازش نهایی اهمیت بالایی دارد.
تفاوت‌های کلیدی در سناریوی کاربردی
برای درک بهتر، این دو را مانند یک پژوهشگر در نظر بگیرید: ابزار Search مانند مراجعه به کتابخانه و جست‌وجوی فهرست کتاب‌ها است، در حالی که ابزار Fetch مانند برداشتن یک کتاب مشخص از قفسه و خواندن متن داخل آن است.
در طراحی ایجنت‌ها، تفکیک این دو مرحله بسیار مهم است. اگر ایجنت شما مدام از Fetch برای بررسی صفحاتی استفاده کند که ربطی به موضوع ندارند، هم ترافیک شبکه هرفته می‌شود و هم حجم توکن‌های ورودی مدل افزایش می‌یابد. بنابراین، بهینه‌سازی نحوهٔ استفاده از نتایج Search پیش از فراخوانی Fetch یک اصل مهم در برنامه‌نویسی است.
علاوه بر این، در مستندات رسمی ذکر شده است که این ابزارها به صورت مستقل و بر اساس تعداد درخواست‌های موفق ارزیابی و محاسبه می‌شوند. این یعنی مدیریت خطاهای اتصال و بررسی وضعیت سرور مقصد باید در کدهای سمت توسعه‌دهنده به درستی پیاده‌سازی شود تا درخواست‌های ناموفق هزینه‌زا نباشند.
استفاده از قابلیت‌های وب در مدل‌های هوش مصنوعی نیازمند درک دقیق ابزارهای پایه‌ای است. ابزار Search برای پیدا کردن مسیر و لینک‌ها به کار می‌رود و ابزار Fetch محتوای درون آن لینک‌ها را استخراج می‌کند. با تفکیک درست این دو وظیفه در کدهای خود، می‌توانید برنامه‌های کاربردی کارآمدتر و پایدارتری بسازید.
فیسیت مسئولیتی در قبال تصمیم به خرید و فروش در هیچ‌کدام از بسترهای اینترنتی ندارد.
هوش فیسیت · از این مطلب بپرس
بعد از خواندن مطلب بپرسید؛ پاسخ فقط از همین مقاله است.
این مطلب برایتان مفید بود؟
فرهاد محمدی خبرنگار فناوری و هوش مصنوعی فیسیت است. کار روزانه‌اش این است که خبر مدل‌های زبانی، ابزارهای جدید و ادعاهای پرزرق‌وبرق شرکت‌ها را به زبان قابل‌استفاده برای مخاطب ایرانی برگرداند؛ بدون هیجان کاذب و بدون ترساندن بی‌دلیل.
میز کارش دو بخش است: هوش مصنوعی، و فناوری و تکنولوژی روز — نرم‌افزار، اینترنت و تغییراتی که روی کار و زندگی دیجیتال اثر می‌گذارند. قبل از نوشتن معمولاً می‌پرسد «برای کاربر چه فرقی می‌کند؟» و همان را محور مطلب می‌گذارد.
دیپ‌سیک نسخهٔ تازهٔ V4.1 Flash را منتشر کرد؛ کدنویسی قوی‌تر با هزینهٔ کمتر برای هر کار
DeepSeek R2؛ پیشرفتی بزرگ در توسعه زیرساخت‌های بومی هوش مصنوعی
DeepSeek؛ تمرکز بر نوآوری به‌جای سرمایه‌گذاری‌های کلان
نظرات کاربران