আপনার নিজের বিভ্রান্তি তৈরি করুন: আইএ-পেশাদার গভীর গবেষণা পিছনে আর্কিটেকচার ✔️ ডেভেলপারদের জন্য একটি জাগরণ আহ্বান অনেক প্রোগ্রামার আগামী কয়েক বছরে তাদের চাকরি হারাবেন, কিন্তু যারা এটি নির্মাণ করতে শিখবে না. আপনার মিশন শুধু চ্যাটজিপিটি বা ক্লোড ব্যবহার করতে শিখতে হবে না - এটি এই ধরনের সিস্টেমের সৃষ্টিকর্তা হওয়া, পরবর্তী বিভ্রান্তিকে নির্মাণ করা, শুধু এটি ব্যবহার করার পরিবর্তে। ✔️ ডেভেলপারদের জন্য একটি জাগরণ আহ্বান অনেক প্রোগ্রামার আগামী কয়েক বছরে তাদের চাকরি হারাবেন, কিন্তু যারা এটি নির্মাণ করতে শিখবে না. আপনার মিশন শুধু চ্যাটজিপিটি বা ক্লোড ব্যবহার করতে শিখতে হবে না - এটি এই ধরনের সিস্টেমের সৃষ্টিকর্তা হওয়া, পরবর্তী বিভ্রান্তিকে নির্মাণ করা, শুধু এটি ব্যবহার করার পরিবর্তে। ওপেন সোর্স : https://github.com/aifa-agi/aifa-deep-researcer-starter/ 1. What You'll Master by Reading This Article এই নিবন্ধটি পড়লে আপনি কী শিখবেন এই নিবন্ধটি আপনার নিজস্ব গভীর গবেষণা এআই এজেন্ট তৈরির জন্য একটি সম্পূর্ণ আর্কিটেকচারিক ব্ল্যাঙ্ক সরবরাহ করে, যা Perplexity এর "ডাবল গবেষণা" বৈশিষ্ট্যগুলির মত। কিভাবে Next.js 15, OpenAI, এবং exa.ai ব্যবহার করে একটি পুনরায় অনুসন্ধান সিস্টেম ডিজাইন করবেন যা প্রকৃতপক্ষে উৎপাদনে কাজ করে Technical Architecture কেন গভীর অনুসন্ধান একটি গাছের কাঠামো নয়, একটি লাইনাল প্রক্রিয়া - এবং এটি কিভাবে AI গবেষণা সম্পর্কে সবকিছু পরিবর্তন করে Mental Models কিভাবে আপনার প্রতিযোগীরা পুনরাবৃত্তি করতে পারে না সত্যিই অনন্য সামগ্রী তৈরি করতে অভ্যন্তরীণ ভেক্টর জ্ঞান ভিত্তিক বেস সঙ্গে বাইরের ওয়েব অনুসন্ধান একত্রিত Practical Solutions সার্ভার সম্পদ এবং দীর্ঘমেয়াদী এআই অপারেশনগুলির সময় ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা পরিচালনা করার উপায় ব্যাংক ভাঙা ছাড়া Performance Optimization : আধুনিক টেকনোলজি স্ট্যাক ব্যবহার করে কংক্রিট টাইপস্ক্রিপ্ট বাস্তবায়ন যা আপনি আজ সেট আপ করতে পারেন Production-Ready Code এই নিবন্ধের শেষের দিকে, আপনি একটি গভীর গবেষণা জন্য একটি স্ব-হোস্ট করা SaaS কিভাবে তৈরি করবেন তা স্পষ্টভাবে বুঝতে পারবেন যা কোনও পণ্যের মধ্যে অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে - আপনাকে একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা দেয় যা সত্যিই পুনরাবৃত্তি করা কঠিন। 1.1. The Technology Stack That Powers Intelligence আমাদের গভীর গবেষণা এআই এজেন্টকে বাস্তবায়ন করার জন্য, আমরা একটি আধুনিক প্রযুক্তি স্ট্যাক ব্যবহার করি যা উৎপাদনের জন্য প্রস্তুত অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে এবং এটি শুধুমাত্র একটি প্রযুক্তি ডেমো নয় - এটি বাস্তব বিশ্বের পরিমাণে এবং নির্ভরযোগ্যতার জন্য তৈরি করা হয়েছে। 1.1.1. Frontend and Framework উন্নত পারফরম্যান্স এবং নতুন সমান্তরাল রেন্ডারিং বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে সর্বশেষ সংস্করণ যা জটিল এআই ইন্টারফেসগুলি সহজেই পরিচালনা করে React 19 - অ্যাপ রুটারের সাথে সম্পূর্ণরূপে কার্যকরী রিটার্ন ফ্রেমমার্ক, অন্তর্ভুক্ত সমর্থন পার্শ্ববর্তী এবং অপসারণ রুট (সম্পূর্ণ জটিল আইটি ওয়ার্কফ্লো জন্য) Next.js 15 কঠোর টাইপিং, কোড নির্ভরযোগ্যতা এবং জটিল এআই সিস্টেম নির্মাণ করার সময় অসাধারণ ডেভেলপার অভিজ্ঞতা TypeScript 5 1.1.2. AI and Integrations — GPT-4 এবং অন্যান্য OpenAI মডেলগুলির সাথে ইন্টিগ্রেশনের জন্য অফিসিয়াল SDK, সম্পূর্ণ স্ট্রিমিং সমর্থন সঙ্গে OpenAI SDK (v4.96.2) বিভিন্ন এআই সরবরাহকারীদের সাথে কাজ করার জন্য ইউনিভার্সাল লাইব্রেরি, আপনাকে মডেল পরিবর্তন করার সহায়তা দেয় AI SDK (v4.1.45) — সিমেন্টিক অনুসন্ধানের জন্য বিশেষত্বপূর্ণ এআই-উত্তরপ্রাপ্ত অনুসন্ধান ইঞ্জিন যা প্রকৃতপক্ষে контекст বোঝে Exa.js (v1.4.10) 1.1.3. UI and Styling - দ্রুত বিকাশের জন্য ইউটিলিটি-প্রথম সিএসএস ফ্রেমওয়ার্ক, ডিজাইন মানের হারা ছাড়া Tailwind CSS 4 — অ্যাক্সেসযোগ্য ইন্টারফেস তৈরি করার জন্য হেডলিস উপাদান যা সমস্ত ডিভাইসগুলিতে কাজ করে Radix UI আধুনিক আইকন লাইব্রেরি, একক নকশা ভাষা Lucide React - পেশাদার গ্রেড ইন্টারফেসের জন্য Radix UI এবং Tailwind CSS উপর গঠিত উপাদান সিস্টেম shadcn/ui 1.1.4. Forms and Validation - ফর্ম প্রক্রিয়াকরণের জন্য উচ্চ পারফরম্যান্স লাইব্রেরি যা আপনার এআই ইন্টারফেসগুলি ধীর করে দেয় না React Hook Form - স্ট্যাটিক টাইপিং সহ TypeScript-প্রথম যাচাইকরণ পরিকল্পনা যা উৎপাদন পৌঁছানোর আগে ত্রুটিগুলি ধরা Zod - Zod এবং React Hook Form এর মধ্যে নিখুঁত ইন্টিগ্রেশন Hookform Resolvers 1.1.5. Content Processing সমৃদ্ধ AI-জেনারেট রিপোর্টের জন্য উপাদান সমর্থন সঙ্গে মার্কডাউন সামগ্রী রেন্ডিং React Markdown — আধুনিক লাইব্রেরি AI গবেষণা টাইমলাইন মধ্যে তারিখ প্রক্রিয়াকরণের জন্য date-fns Why This Stack Matters এই প্রযুক্তি স্ট্যাক সরবরাহ করে , এবং জটিল উৎপাদন স্তরের আইটি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয়। এখানে প্রতিটি নির্বাচন উদ্দেশ্যমূলক - Next.js 15 এর সমান্তরাল রুটগুলি জটিল আইটি ওয়ার্কফ্লোকে পরিচালনা করে, Exa.js সিমেন্টিক অনুসন্ধান ক্ষমতাগুলি সরবরাহ করে যা গভীর গবেষণা সম্ভব করে। high performance type safety scalability একটি সিস্টেম যা আধুনিক অ্যাপ্লিকেশনগুলির প্রয়োজনীয় ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা মান বজায় রাখার সাথে সাথে প্রতিক্রিয়াশীল এআই গবেষণার কম্পিউটারিক জটিলতা মোকাবেলা করতে পারে। The result? কিভাবে এই টুকরা একসঙ্গে কিছু সত্যিই শক্তিশালী তৈরি করতে দেখার জন্য প্রস্তুত? এআই বিপ্লব আসছে না—এটা এখানে। এবং এটি ডেভেলপার সম্প্রদায়ের মধ্যে একটি তীব্র বিচ্ছিন্নতা সৃষ্টি করছে. একদিকে যারা এআইকে উত্পাদনশীলতা বৃদ্ধির জন্য কেবলমাত্র আরেকটি সরঞ্জাম হিসাবে দেখে, ফাংশনগুলি লিখতে এবং কোড ডেবিগ করার জন্য চ্যাটজিপিটি ব্যবহার করে। . the real opportunity isn't in using AI—it's in building it যদিও বেশিরভাগ ডেভেলপারগুলি চ্যাটজিপিটিকে আরও কার্যকরভাবে প্রেরণ করতে শিখছে, তবে একটি ছোট গ্রুপগুলি Perplexity, Claude, এবং কাস্টম এআই এজেন্টের মতো সিস্টেমগুলির পিছনে আর্কিটেকচারটি উপলব্ধি করছে। : কোম্পানির এমন ডেভেলপারদের দরকার নেই যারা আইটি সরঞ্জাম ব্যবহার করতে পারে - তাদের এমন ডেভেলপারদের দরকার যারা আইটি সিস্টেম তৈরি করতে পারে। The harsh reality এই নিবন্ধটি Perplexity এর "ডাবল গবেষণা" বৈশিষ্ট্যগুলির মত আপনার নিজের আইএইচ-ভিত্তিক গভীর গবেষণা এজেন্ট তৈরির জন্য একটি সম্পূর্ণ আর্কিটেকচারিক ব্ল্যাঙ্ক সরবরাহ করে. আপনি শুধুমাত্র প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন না শিখবেন, কিন্তু মানসিক মডেল এবং নকশা নীতিগুলি যা উৎপাদন প্রস্তুত সিস্টেমগুলি থেকে অপেশাদার আইএইটি ইন্টিগ্রেশনগুলি আলাদা করে যা প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা হতে পারে। : What you'll master by the end পুনরাবৃত্তি অনুসন্ধান আর্কিটেকচার: কিভাবে সিস্টেমগুলি ডিজাইন করবেন যা লাইন নয়, গাছগুলিতে চিন্তা করে AI-প্রথম ডেটা পাইপলাইন: অভ্যন্তরীণ জ্ঞান ভিত্তিক বেস সঙ্গে বাইরের ওয়েব সার্চ ইন্টিগ্রেশন এজেন্ট অর্কেস্ট্রেশন: এআই সিস্টেমগুলি তৈরি করুন যা নিজস্ব আউটপুট মূল্যায়ন করতে, বারণ করতে এবং উন্নত করতে পারে উৎপাদন বিবেচনা: দীর্ঘমেয়াদী আইটি অপারেশনগুলির জন্য সার্ভার সম্পদ, টাইমআউট এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা পরিচালনা লক্ষ্যটি আপনাকে কোডগুলি কপি-পেস্ট করতে দেয় না। এটি আর্কিটেকচারিক চিন্তাভাবনা স্থানান্তর করা যা আপনাকে যেকোনো ডোমেইন, যেকোনো ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং যেকোনো মাপের জন্য আইআই সিস্টেমগুলি ডিজাইন করতে দেবে। এআই ভোক্তা থেকে এআই আর্কিটেক্টে স্থানান্তর করার জন্য প্রস্তুত? আমরা কেন ঐতিহ্যগত এলএলএমগুলি ইন্টারনেটকে কার্যকরভাবে পরিচালনা করার জন্য একটি "গাইড কুকুর" প্রয়োজন তা বোঝা যাক। 2. Introduction: Life After ChatGPT Changed Everything 2. প্রবর্তন: ChatGPT এর পরের জীবন সবকিছু পরিবর্তন করেছে ChatGPT এবং অন্যান্য বড় ভাষা মডেল (LLMs) মূলত বিপ্লব করেছে যেভাবে আমরা তথ্যের সাথে যোগাযোগ করি. কিন্তু যদি আপনি এই সরঞ্জামগুলির সাথে গুরুত্বপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করেছেন তবে আপনি সম্ভবত একই প্রাচীরে আঘাত পেয়েছেন: . models only know the world up to their training cutoff date, and they hallucinate with alarming confidence 2.1. The Problem: Band-Aid Web Search in Modern LLMs ChatGPT, Claude, এবং অন্যান্য মডেলগুলির পিছনে দলগুলি ইন্টারনেট অনুসন্ধানের সাথে এটি সমাধান করার চেষ্টা করেছিল. এটি তাত্ত্বিকভাবে চমৎকার মনে হয়, কিন্তু গভীরভাবে খুঁজুন এবং আপনি কিছু গুরুতর আর্কিটেকচারিক ত্রুটিগুলি পাবেন যা এটি উৎপাদন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উপযুক্ত করে তোলে: : সিস্টেমটি একটি বা দুটি অনুসন্ধানের অনুরোধ করে, প্রথম কয়েকটি ফলাফল ধারণ করে এবং এটি একটি দিনে ডাকা হয়. এটি গবেষণা নয় - এটি একটি চ্যাট ইন্টারফেসের সাথে গুগলকে প্রশংসা করে। Surface-Level Search যদি প্রথম অনুসন্ধান সম্পূর্ণ ফলাফল না দেয় তবে সিস্টেমটি পরবর্তী প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে না বা বিকল্প কোণগুলি অনুসন্ধান করে না। Zero Follow-Through : ঐতিহ্যগত অনুসন্ধান ইঞ্জিনগুলি বিজ্ঞাপন, ন্যাভিগেশন উপাদান এবং অপ্রাসঙ্গিক সামগ্রীর সাথে বিভ্রান্ত HTML পৃষ্ঠাগুলি প্রেরণ করে। Garbage Data Quality : সিস্টেমটি আপনার অভ্যন্তরীণ ডেটা, কোম্পানির নথি বা ডোমেইন নির্দিষ্ট জ্ঞান ভিত্তিক তথ্য সংযুক্ত করতে পারে না। Context Isolation 2.2. The Gold Standard: Perplexity's Deep Research Revolution Perplexity আমাদের দেখাতে প্রথম কোম্পানি ছিল কিভাবে অনুসন্ধান-এলএলএম ইন্টিগ্রেশন সত্যিই কাজ করা উচিত। জেনারেল গুগল এপিআই কলগুলির পরিবর্তে, তারা বিশেষ অনুসন্ধান সিস্টেমগুলি ব্যবহার করে যা AI খরচের জন্য ডিজাইন করা পরিষ্কার, কাঠামোগত সামগ্রী ফেরত দেয়। AI-Optimized Search Engines : সিস্টেমটি প্রাথমিক ফলাফলগুলিতে থেমে থাকে না. এটি আবিষ্কারগুলি বিশ্লেষণ করে, নতুন প্রশ্নগুলি বর্ণনা করে এবং একটি সম্পূর্ণ চিত্র তৈরি না হওয়া পর্যন্ত অনুসন্ধান চালিয়ে যায়। Iterative Investigation Process এটি একটি স্বয়ংক্রিয় এআই এজেন্ট যা একবারে মিনিটের জন্য কাজ করতে পারে, পুনরাবৃত্তিতে বিষয়গুলিতে ড্রিংক এবং ডজনগুলি উৎস থেকে তথ্য সংগ্রহ করতে পারে। Deep Research Mode This is exactly the kind of system we're going to build together. 2.3. Why This Matters for Every Developer এআই-প্রথম যুগে, প্রতিটি পণ্য "বুদ্ধিমান" হওয়ার জন্য প্রতিযোগিতা করছে। বাস্তব সময়ে ইন্টারনেট থেকে তথ্য অনুসন্ধান করুন পাবলিক ডেটা আপনার মালিকানাধীন জ্ঞান ভিত্তিক সঙ্গে সংযুক্ত করুন স্ট্যান্ডার্ড এলএলএম থেকে অসম্ভব অনন্য দৃষ্টিভঙ্গি তৈরি করুন আপনার নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক ডোমেইন এবং শিল্পের ছায়াছবিগুলি অনুসরণ করুন 2.4. What You'll Walk Away With আমার লক্ষ্য আপনাকে কপি-পেস্ট করার জন্য কোড দিতে হবে না (যদিও আপনি অনেক কিছু পাবেন)। গভীর আইআই গবেষণার পিছনে দৃষ্টিভঙ্গি বুঝুন আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে আর্কিটেকচার ডিজাইন করুন আধুনিক স্ট্যাক ব্যবহার করে সিস্টেমটি বাস্তবায়ন করুন (Next.js 15, OpenAI, exa.ai) যে কোনও বিদ্যমান পণ্যের সাথে সমাধানটি অন্তর্ভুক্ত করুন আপনার চাহিদা অনুযায়ী সিস্টেমের মাত্রা এবং অপ্টিমাইজেশন এই নিবন্ধের শেষের দিকে, আপনার নিজের "পরিচ্ছন্নতা" নির্মাণ করার জন্য একটি সম্পূর্ণ আর্কিটেকচার ব্ল্যাঙ্ক এবং উৎপাদন প্রস্তুত কোড উদাহরণ থাকবে - একটি এআই এজেন্ট যা আপনার পণ্যের গোপন অস্ত্র হতে পারে। : আমরা শুধু প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন না শুধুমাত্র, কিন্তু ব্যবসায়িক লজিকও গবেষণা করব। কেন পুনরায় অনুসন্ধান লাইনাল চেয়ে কার্যকরী? কিভাবে আপনি সঠিকভাবে বহিরাগত এবং অভ্যন্তরীণ উৎসগুলি একত্রিত করবেন? কোন UX মডেলগুলি দীর্ঘমেয়াদী AI অপারেশনগুলির জন্য কাজ করে? Important 2.5. For the Impatient: Skip to the Code যারা ইতিমধ্যে ধারণাগুলি পেতে এবং বাস্তবায়নে সরাসরি ডুবে যেতে চান, এখানে আমরা উন্মুক্ত কোড সমাধান তৈরি করব: https://github.com/aifa-agi/aifa-deep-researcer-starter https://github.com/aifa-agi/aifa-deep-researcer-starter আমি ব্যক্তিগতভাবে এমন নিবন্ধ সহ্য করতে পারি না যা আপনাকে অনেক শব্দ এবং সামান্য জিনিস দেয়. এখনই রিপো ক্লোন করতে এবং এটি ডেভেলপমেন্ট মোডে চালানোর জন্য বিনামূল্যে অনুভব করুন। : আপনি উৎপাদনে ভার্সেলের বিনামূল্যে হোস্টিং স্তরে টাইমআউট সীমাবদ্ধতাগুলি (403 ত্রুটি) আঘাত পাবেন, কিন্তু localhost এ আপনি সম্পূর্ণরূপে পরীক্ষা করতে পারেন এবং আপনার হৃদয়ের সামগ্রীতে লগগুলি পড়তে পারেন। Pro tip আইটি চালিত গবেষণার ভবিষ্যত নির্মাণ করার জন্য প্রস্তুত? আমরা কেন আইএলএমগুলি ইন্টারনেটকে কার্যকরভাবে পরিচালনা করার জন্য একটি "গাইড কুকুর" প্রয়োজন তা বোঝার মাধ্যমে শুরু করি। 3. Why LLMs Need a "Guide Dog": The Critical Role of External Search Systems 3. কেন LLMs একটি "গাইড কুকুর" প্রয়োজন: বহিরাগত অনুসন্ধান সিস্টেমের গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা এখানে একটি কঠিন সত্য যে অনেক ডেভেলপার ব্যয়বহুল উপায়ে শিখতে পারেন: এটি একটি বাগ নয় - এটি একটি মৌলিক স্থাপত্য সীমাবদ্ধতা যা একটি সুবিধাজনক সমাধান প্রয়োজন: AI খরচ জন্য ডিজাইন করা বিশেষ অনুসন্ধান সিস্টেমের সাথে ইন্টিগ্রেশন। Large Language Models cannot independently access current information from the internet 3.1. Why Traditional Search Engines Are AI Poison গুগল, বিং এবং অন্যান্য ঐতিহ্যগত অনুসন্ধান ইঞ্জিনগুলি ওয়েব ব্রাউজিংয়ের জন্য তৈরি করা হয়েছিল, ডেটা প্রক্রিয়াকরণের মেশিনগুলির জন্য নয়। বিজ্ঞাপন ব্লক এবং ন্যাভিগেশন ঝামেলা যা সামগ্রী অপসারণ বিভ্রান্ত অপ্রাসঙ্গিক সামগ্রী ( মন্তব্য, সাইড বার, ফুটবলার, কুকি ব্যানার) অস্থিতিশীল তথ্য যা জটিল পার্সিং প্রয়োজন এবং প্রায়ই ব্যর্থ হয় javascript// The traditional approach - a nightmare for AI const htmlResponse = await fetch('https://api.bing.com/search?q=query'); const messyHtml = await htmlResponse.text(); // You get HTML soup with ads, scripts, and digital garbage // Good luck extracting meaningful insights from this mess আমি দেখেছি টিমগুলি কয়েক সপ্তাহ HTML বিশ্লেষকগুলি নির্মাণ করে, শুধুমাত্র তাদের প্রতিটি বড় সাইটের ল্যাবরেটরি আপডেট করার জন্য। It's not scalable, and it's definitely not reliable. 3.2. Keyword Matching vs. Semantic Understanding: A World of Difference ঐতিহ্যগত অনুসন্ধান সিস্টেমগুলি সঠিক শব্দ সমন্বয়গুলি খুঁজে বের করে, সম্পূর্ণরূপে বস্তু এবং অর্থ উপেক্ষা করে. "Next.js ই-কমার্সের জন্য অপ্টিমাইজেশন" এর মত একটি চাহিদা "ইনলাইন স্টোরে React অ্যাপ্লিকেশনগুলির কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি" সম্পর্কে একটি চমৎকার নিবন্ধ মিস করতে পারে, যদিও তারা সিমেন্টিকভাবে একই বিষয়। এটি এমন একটি গবেষণা সহকারী যা শুধুমাত্র শিরোনামে সঠিক শব্দগুলি মিলিত করে বইগুলি খুঁজে পেতে পারে, প্রকৃত বিষয়বস্তু সম্পর্কে সবকিছু অবহেলা করে। For AI agents doing deep research, this approach is fundamentally broken. 3.3. AI-Native Search Engines: The Game Changer Exa.ai, Metaphor এবং Tavily মত বিশেষজ্ঞ সিস্টেমগুলি মূল সমস্যাগুলি সমাধান করে যা ঐতিহ্যগত অনুসন্ধানটি AI এর জন্য অব্যবহৃত করে তোলে: Semantic Query বোঝা তারা মান অনুসন্ধান করার জন্য ভেক্টর প্রতিনিধিগুলি ব্যবহার করে, শুধু কীওয়ার্ড নয়. আপনার আইআই সঠিক শর্তগুলি মিলিত না হলেও প্রাসঙ্গিক সামগ্রী খুঁজে পেতে পারে। পরিষ্কার, গঠিত ডেটা তারা HTML বর্জ্য ছাড়াই পূর্বে প্রক্রিয়াকৃত সামগ্রী ফেরত দেয়. আর কোনও বিশ্লেষণ দুঃস্বপ্ন বা ভেঙে যাওয়া extraters নেই। পরিবেশগত সচেতনতা তারা পূর্ববর্তী জিজ্ঞাসাবাদ এবং গবেষণার সামগ্রিক পরিবেশ বুঝতে পারে, যা সত্যিই iterative তদন্তের অনুমতি দেয়। javascript// The AI-native approach - clean and powerful const cleanResults = await exa.search({ query: "Detailed analysis of Next.js performance optimization for high-traffic e-commerce platforms", type: "neural", contents: { text: true, summary: true } }); // You get clean, relevant content ready for AI processing // No parsing, no cleanup, no headaches 3.4. Why This Matters for Production Systems আপনার ইনপুট ডেটা গুণমান সরাসরি আপনার চূড়ান্ত গবেষণা আউটপুটের গুণমান নির্ধারণ করে। : নমনীয় এইচটিএমএল বিশ্লেষণের প্রয়োজন ছাড়াই গঠিত সামগ্রী : স্বয়ংক্রিয়, উচ্চ ভলিউম ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা স্থিতিশীল এপিআই : ডাটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য কম কম কম্পিউটার ওভারহেড : ভাল সূত্র প্রাসঙ্গিকতা ভাল চূড়ান্ত দৃষ্টিভঙ্গি পরিচালনা করে Data Reliability Scalability Cost Efficiency Accuracy javascript// Hybrid search: external + internal sources const [webResults, vectorResults] = await Promise.all([ exa.search(query), vectorStore.similaritySearch(query) ]); const combinedContext = [...webResults, ...vectorResults]; // Now your AI has both current web data AND your proprietary knowledge 3.5. The Bottom Line: Architecture Matters AI-native search engines aren't just a technical detail — that makes quality AI research agents possible. Without the right "guide dog," even the most sophisticated LLM will struggle to create deep, accurate analysis of current information. they're the architectural foundation Think of it this way: you wouldn't send a brilliant researcher into a library where all the books are written in code and half the pages are advertisements. Yet that's exactly what happens when you connect an LLM to traditional search APIs. Give your AI the right tools for the job. In the next section, we'll dive into the specific architecture patterns that make recursive, deep research possible. The solution? কিভাবে টুকরা একসঙ্গে মিলিত দেখার জন্য প্রস্তুত? আসুন সিস্টেম ডিজাইন যা সত্যিই বুদ্ধিমান এআই গবেষণা এজেন্টদের শক্তি অনুসন্ধান। 4. Think Like a Tree: The Architecture of Recursive Search 4. একটি গাছের মত চিন্তা করুন: পুনরায় অনুসন্ধানের আর্কিটেকচার The human brain naturally structures complex information as hierarchical networks. When a researcher investigates a new topic, they don't move in a straight line — they develop a tree-like knowledge network where each new discovery generates additional questions and research directions. This is exactly the mental model we need to implement in our deep search AI agent architecture. 4.1. The Fundamental Difference in Approaches LLMs মধ্যে ঐতিহ্যগত অনুসন্ধান সিস্টেম এবং ভিত্তিক ওয়েব অনুসন্ধান লাইনীয়ভাবে কাজ করে: অনুসন্ধান গ্রহণ করুন → অনুসন্ধান করুন → ফেরত ফলাফল → উত্তর জেনারেট করুন। Problems with the Linear Approach: : The system stops at the first facts it finds Surface-level results কোন প্রাসঙ্গিক অব্যাহততা: প্রতিটি অনুসন্ধান অনুসন্ধান পূর্ববর্তী থেকে আলাদা অনুপস্থিত সংযোগ: সিস্টেম একটি থিমের বিভিন্ন দিকগুলির মধ্যে সম্পর্ক দেখতে পারে না র্যান্ডম গুণমান: ফলাফল সম্পূর্ণরূপে প্রাথমিক অনুরোধের সৌভাগ্যের উপর নির্ভর করে গাছ ভিত্তিক পদ্ধতি মানুষের গবেষণার প্রাকৃতিক প্রক্রিয়া মডেলিং দ্বারা এই সমস্যাগুলি সমাধান করে। 4.2. Anatomy of a Search Tree আমরা একটি নির্দিষ্ট উদাহরণ দিয়ে একটি গভীর অনুসন্ধান গাছের কাঠামো পরীক্ষা করি: textNext.js vs WordPress for AI Projects/ ├── Performance/ │ ├── Source 1 │ ├── Source 2 │ └── Impact of AI Libraries on Next.js Performance/ │ └── Source 7 ├── Development Costs/ │ ├── Source 3 │ └── Source 4 └── SEO and Indexing/ ├── Source 5 └── Source 6 আমাদের উদাহরণে, এইগুলি কর্মক্ষমতা, খরচ, এবং এসইও. এই সাবটোপগুলি র্যান্ডমভাবে গঠিত হয় না - এলএলএম অনুসন্ধানের সিমেন্টিক স্থান বিশ্লেষণ করে এবং প্রধান গবেষণা নির্দেশিকাগুলি চিহ্নিত করে। First-level branches are specific sources (articles, documents, studies) found for each sub-query. Each leaf contains factual information that will be included in the final report. Tree leaves এই আর্কিটেকচারের সবচেয়ে শক্তিশালী বৈশিষ্ট্য। যখন সিস্টেম পাওয়া উৎস বিশ্লেষণ করে, তখন এটি বিষয়টির নতুন দিকগুলি আবিষ্কার করতে পারে যা অতিরিক্ত তদন্তের প্রয়োজন। Recursive branches 4.3. Practical Advantages of Tree Architecture : গাছটি থিমগুলির সিস্টেমিক কভারেজ নিশ্চিত করে. একটি র্যান্ডম সংগ্রহের পরিবর্তে, সিস্টেমটি একটি লজিক্যালভাবে সংযুক্ত জ্ঞান মানচিত্র তৈরি করে যেখানে প্রতিটি উপাদানটি সামগ্রিক কাঠামোতে তার জায়গা থাকে। Research Completeness : সিস্টেম স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্ধারণ করে যে কোন দিকগুলি গভীর গবেষণা প্রয়োজন। যদি একটি শাখা একাধিক প্রাসঙ্গিক উৎস উত্পাদন করে তবে সিস্টেম আরও গভীর হতে পারে। Adaptive Depth : প্রতিটি নতুন অনুসন্ধান অনুসন্ধান ইতিমধ্যে পাওয়া তথ্য বিবেচনা করে তৈরি করা হয়. এটি ব্যতিক্রমী অনুসন্ধানের চেয়ে আরও সঠিক এবং নির্দিষ্ট প্রশ্নগুলি অনুমতি দেয়. Contextual Connectivity : প্রতিটি গাছের স্তরে, সিস্টেমটি পাওয়া উৎসগুলির প্রাসঙ্গিকতা এবং গুণমান মূল্যায়ন করতে পারে, শব্দ ফিল্টার এবং সবচেয়ে মূল্যবান তথ্যের উপর মনোযোগ দিতে পারে। Quality Assessment 4.4. Managing Tree Parameters গভীরতা 1 শুধুমাত্র প্রধান সাব-কার্শারগুলি অন্তর্ভুক্ত করে, অতিরিক্ত ড্রিলিং ছাড়াই। Search Depth প্রতিটি স্তরে সাব-কিরামগুলির সংখ্যা নিয়ন্ত্রণ করে. অতিরিক্ত গভীরতা অনেক দিকের পৃষ্ঠপূর্ণ তদন্তের ফলে হতে পারে. সর্বোত্তম গভীরতা সাধারণত স্তরের প্রতি 3-5 প্রধান দিক। Search Width তথ্য অনুসন্ধানের ক্ষেত্রে, এটি প্রতিটি খুঁজে পাওয়া উৎসের উপর ভিত্তি করে উত্পাদিত নতুন সাব-পরিচয়গুলির সংখ্যাকে সম্মত করে। Branching Factor 4.5. Optimization and Problem Prevention : সিস্টেমটি ইতিমধ্যে গবেষণা করা দিকগুলি অনুসরণ করতে হবে অসীম পুনরুদ্ধার লুপগুলি এড়াতে। Cycle Prevention : আরো আশাবাদী শাখাগুলি আরও গভীরভাবে তদন্ত করা উচিত, যখন কম তথ্যপূর্ণ নির্দেশনাগুলি আগেই বন্ধ করা যেতে পারে। Dynamic Prioritization : বিভিন্ন গাছের শাখাগুলি সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে তদন্ত করা যেতে পারে, যখন যথেষ্ট কম্পিউটিং সম্পদ উপলব্ধ হয় তখন প্রক্রিয়াটি উল্লেখযোগ্যভাবে গতিশীল করে। Parallel Investigation অনুসন্ধানের ফলাফলগুলি ক্যাশ করা উচিত যাতে থিমগুলি একত্রিত হওয়ার সময় বহিরাগত এপিআইগুলির জন্য পুনরাবৃত্তি অনুরোধগুলি এড়ানো যায়। Memory and Caching : এটি আরও একটি সমস্যা যা প্রায়ই গভীর গবেষণা বাস্তবায়ন করার সময় প্রদর্শিত হয়, বিশেষ করে যদি গভীরতা দুটি স্তর অতিক্রম করে। Execution Time and Server Timeouts 4.6. The Bottom Line: From Chaos to System ট্রি আর্কিটেকচার তথ্য অনুসন্ধানের বিভ্রান্তিকর প্রক্রিয়াকে সিস্টেমিক তদন্তে রূপান্তরিত করে, যেখানে প্রতিটি উপাদান জ্ঞানের মোট গঠনে তার জায়গা থাকে। একটি এআই সিস্টেম যা একটি মানব গবেষক হিসাবে চিন্তা করে, কিন্তু মেশিন মাত্রা এবং গতিতে কাজ করে। The result? আমরা কীভাবে এই ধারণাগত কাঠামোকে উৎপাদন কোডে অনুবাদ করব তা দেখার জন্য প্রস্তুত? 5. The "Search-Evaluate-Deepen" Cycle: Implementing True Recursion 5. "সার্চ-অনুসরণ-ডাবল" চক্র: সত্য প্রত্যাবর্তন বাস্তবায়ন প্রতিক্রিয়াশীল ইন্টারনেট বিশ্লেষণ শুধুমাত্র একটি প্রযুক্তিগত বৈশিষ্ট্য নয় - এটি সত্যিই বুদ্ধিমান এআই এজেন্ট তৈরি করার জন্য একটি মৌলিক প্রয়োজনীয়তা। যেকোনো অনুসন্ধান ফলাফলের প্রথম পৃষ্ঠাটি শুধুমাত্র তথ্য আইসবার্গের শীর্ষে দেখায়। 5.1. Data Architecture for Deep Investigation উৎপাদন বাস্তবায়নগুলিতে, সিস্টেমটি গঠিত ডেটা টাইপগুলির সাথে কাজ করে যা প্রতিটি পুনরুদ্ধারের স্তরে জ্ঞান সংগ্রহ করে: typescripttype Learning = { learning: string; followUpQuestions: string[]; }; type SearchResult = { title: string; url: string; content: string; publishedDate: string; }; type Research = { query: string | undefined; queries: string[]; searchResults: SearchResult[]; knowledgeBaseResults: string[]; // Vector database responses learnings: Learning[]; completedQueries: string[]; }; This data structure accumulates knowledge at each recursion level, creating unified context for the entire investigation — exactly what separates professional research from random fact-gathering. 5.2. Stage 1: "Search" — Intelligent Query Generation সিস্টেমটি একটি একক অনুসন্ধানের উপর নির্ভর করে না. পরিবর্তে, এটি একাধিক লক্ষ্যমাত্রা অনুসন্ধান উত্পাদন করে LLM বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে: typescriptconst generateSearchQueries = async (query: string, breadth: number) => { const { object: { queries }, } = await generateObject({ model: mainModel, prompt: `Generate ${breadth} search queries for the following query: ${query}`, schema: z.object({ queries: z.array(z.string()).min(1).max(10), }), }); return queries; }; : The প্যারামিটার অনুসন্ধানের গভীরতা নিয়ন্ত্রণ করে - বিভিন্ন থিমের দিকগুলির সংখ্যা যা সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে অনুসন্ধান করা হবে. এখানে জাদুটি ঘটে: লাইনাল অনুসন্ধানের পরিবর্তে, আপনি এক্সপেনশনাল কভারেজ পাবেন। Key insight breadth 5.3. Stage 2: "Evaluate" — AI-Driven Result Filtering সমস্ত খুঁজে পাওয়া উৎস সমান মূল্যবান নয়. সিস্টেমটি প্রতিটি ফলাফলের বুদ্ধিমান মূল্যায়নের জন্য সরঞ্জামগুলির সাথে একটি এআই এজেন্ট ব্যবহার করে: typescriptconst searchAndProcess = async (/* parameters */) => { const pendingSearchResults: SearchResult[] = []; const finalSearchResults: SearchResult[] = []; await generateText({ model: mainModel, prompt: `Search the web for information about ${query}, For each item, where possible, collect detailed examples of use cases (news stories) with a detailed description.`, system: "You are a researcher. For each query, search the web and then evaluate if the results are relevant", maxSteps: 10, tools: { searchWeb: tool({ description: "Search the web for information about a given query", parameters: z.object({ query: z.string().min(1) }), async execute({ query }) { const results = await searchWeb(query, breadth, /* other params */); pendingSearchResults.push(...results); return results; }, }), evaluate: tool({ description: "Evaluate the search results", parameters: z.object({}), async execute() { const pendingResult = pendingSearchResults.pop(); if (!pendingResult) return "No search results available for evaluation."; const { object: evaluation } = await generateObject({ model: mainModel, prompt: `Evaluate whether the search results are relevant and will help answer the following query: ${query}. If the page already exists in the existing results, mark it as irrelevant.`, output: "enum", enum: ["relevant", "irrelevant"], }); if (evaluation === "relevant") { finalSearchResults.push(pendingResult); } return evaluation === "irrelevant" ? "Search results are irrelevant. Please search again with a more specific query." : "Search results are relevant. End research for this query."; }, }), }, }); return finalSearchResults; }; : সিস্টেমটি একটি এআই এজেন্ট ব্যবহার করে যা বারবার অনুসন্ধান এবং ফলাফলগুলি মূল্যায়ন করতে পারে যতক্ষণ না এটি যথেষ্ট প্রাসঙ্গিক তথ্য খুঁজে পায়। Revolutionary approach 5.4. Vector Knowledge Base Integration প্রত্যেক অনুসন্ধানের জন্য, সিস্টেম একই সময়ে ইন্টারনেট এবং তার নিজস্ব ভেক্টর জ্ঞান বেস অনুসন্ধান করে: typescriptasync function getKnowledgeItem(query: string, vectorStoreId: string) { const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY }); const response = await client.responses.create({ model: "gpt-4o-mini", tools: [ { type: "file_search", vector_store_ids: [vectorStoreId], max_num_results: 5, }, ], input: [ { role: "developer", content: `Search the vector store for information. Output format language: ${process.env.NEXT_PUBLIC_APP_HTTP_LANG || "en"}`, }, { role: "user", content: query, }, ], }); return response.output_text; } 5.5. Practical Implementation প্রধান গবেষণা লুকে, সিস্টেম উভয় উৎসের সমানভাবে অনুরোধ করে: typescriptfor (const query of queries) { const searchResults = await searchAndProcess(/* web search */); accumulatedResearch.searchResults.push(...searchResults); if (vectorStoreId && vectorStoreId !== "") { const kbResult = await getKnowledgeItem(query, vectorStoreId); accumulatedResearch.knowledgeBaseResults.push(kbResult); } } 5.6. Stage 3: "Deepen" — Generating Follow-Up Questions 5.6. Stage 3: "Deepen" — Generating Follow-Up Questions The most powerful feature: the system's ability to generate new research directions based on already found information: typescriptconst generateLearnings = async (query: string, searchResult: SearchResult) => { const { object } = await generateObject({ model: mainModel, prompt: `The user is researching "${query}". The following search result were deemed relevant. Generate a learning and a follow-up question from the following search result: <search_result> ${JSON.stringify(searchResult)} </search_result>`, schema: z.object({ learning: z.string(), followUpQuestions: z.array(z.string()), }), }); return object; }; 5.7. Recursive Deepening প্রতিটি খুঁজে পাওয়া উৎস বিশ্লেষণ করা হয় নতুন প্রশ্নগুলি বের করার জন্য যা পরবর্তী অনুসন্ধান স্তরের জন্য ভিত্তি হয়ে যায়: typescriptfor (const searchResult of searchResults) { const learnings = await generateLearnings(query, searchResult); accumulatedResearch.learnings.push(learnings); accumulatedResearch.completedQueries.push(query); const newQuery = `Overall research goal: ${prompt} Previous search queries: ${accumulatedResearch.completedQueries.join(", ")} Follow-up questions: ${learnings.followUpQuestions.join(", ")}`; await deepResearch( /* search parameters */, newQuery, depth - 1, Math.ceil(breadth / 2), // Reduce width at each level vectorOfThought, accumulatedResearch, vectorStoreId ); } 5.8. Managing Depth and Complexity The production implementation shows how to manage exponential complexity growth: typescriptconst deepResearch = async ( /* multiple filtering parameters */, prompt: string, depth: number = 2, breadth: number = 5, vectorOfThought: string[] = [], accumulatedResearch: Research = { query: undefined, queries: [], searchResults: [], knowledgeBaseResults: [], learnings: [], completedQueries: [], }, vectorStoreId: string ): Promise<Research> => { if (depth === 0) { return accumulatedResearch; // Base case for recursion } // Adaptive query formation based on "thought vector" let updatedPrompt = ""; if (vectorOfThought.length === 0) { updatedPrompt = prompt; } else { const vectorOfThoughItem = vectorOfThought[vectorOfThought.length - depth]; updatedPrompt = `${prompt}, focus on these important branches of thought: ${vectorOfThoughItem}`; } // ... rest of implementation }; 5.9. Key Optimizations : প্রতিটি স্তরে অগ্রগতি প্রতিরোধ করে : নির্দিষ্ট এলাকায় গবেষণা পরিচালনা করতে পারে : সমস্ত ফলাফল একটি একক ডেটা কাঠামো মধ্যে সংরক্ষিত হয় Width Reduction Math.ceil(breadth / 2) Thought Vector vectorOfThought Context Accumulation 5.10. The Hybrid Advantage in Practice : পাবলিক ডেটা এবং অভ্যন্তরীণ জ্ঞানগুলির সাথে সংমিশ্রণ করে আপনি রিপোর্ট তৈরি করতে পারেন যা অন্য কেউ পুনরাবৃত্তি করতে পারে না. আপনার প্রতিযোগীরা একই পাবলিক উৎসগুলি অ্যাক্সেস করতে পারে, কিন্তু আপনার অভ্যন্তরীণ কেস, পরিসংখ্যান এবং দক্ষতা নয়. Creating Unique Content : বহিরাগত ডেটা মুদ্রা এবং বিস্তৃততা প্রদান করে, অভ্যন্তরীণ ডেটা গভীরতা এবং নির্দিষ্টতা প্রদান করে। Context Enrichment : Even if web information is outdated or inaccurate, your internal knowledge base can provide fresher and verified data. Maintaining Currency 6. From Chaos to Order: Generating Expert-Level Reports 6. Chaos থেকে অর্ডার: বিশেষজ্ঞ স্তরের রিপোর্ট জেনারেশন পুনরাবৃত্তি অনুসন্ধানের সমস্ত স্তর সম্পন্ন করার পরে, সিস্টেমটি বিশাল পরিমাণে বৈচিত্র্যময় তথ্য সংগ্রহ করে: ওয়েব অনুসন্ধানের ফলাফল, ভেক্টর বেস ডেটাবেস, উত্পাদিত শিখা এবং পরবর্তী প্রশ্নগুলি। 6.1. Context Accumulation: Building the Complete Picture সমস্ত সংগৃহীত ডেটা একত্রিত হয় গঠন যা চূড়ান্ত সংশ্লেষণের জন্য সম্পূর্ণ পরিবেশ হিসাবে কাজ করে: Research typescripttype Research = { query: string | undefined; // Original query queries: string[]; // All generated search queries searchResults: SearchResult[]; // Web search results knowledgeBaseResults: string[]; // Vector database responses learnings: Learning[]; // Extracted insights completedQueries: string[]; // History of completed queries }; - এটি একটি ব্যাপক জ্ঞান গ্রাফ যা সমগ্র তদন্ত যাত্রা ক্যাপচার. প্রতিটি দৃষ্টিভঙ্গি, প্রতিটি উৎস, প্রতিটি সংযোগ চূড়ান্ত সংশ্লেষণ জন্য সংরক্ষিত হয়. This isn't just data storage 6.2. The Master Prompt: Where Intelligence Meets Synthesis চূড়ান্ত রিপোর্টের গুণমান সরাসরি প্রজন্মের সুবিধাজনকতা উপর নির্ভর করে. সিস্টেমটি সংশ্লেষণের জন্য ওপেনআই এর সবচেয়ে শক্তিশালী মডেল ব্যবহার করে: typescriptconst generateReport = async ( research: Research, vectorOfThought: string[], systemPrompt: string ) => { const { text } = await generateText({ model: openai("o3-mini"), // Most powerful model for synthesis system: systemPrompt, prompt: "Use the following structured research data to generate a detailed expert report:\n\n" + JSON.stringify(research, null, 2), }); return text; }; : আমরা কেবলমাত্র এআইকে সংক্ষিপ্ত করার জন্য জিজ্ঞাসা করছি না - আমরা এটি একটি সম্পূর্ণ গবেষণা ডেটা সেট সরবরাহ করছি এবং এটি একটি ডোমেইন বিশেষজ্ঞ হিসাবে চিন্তা করার জন্য জিজ্ঞাসা করছি। Key insight 6.3. Structured Output: Beyond Simple Summaries সিস্টেমটি শুধু একটি টেক্সট সারসংক্ষেপ তৈরি করে না - এটি শিরোনাম, টেবিল, প্রো / কন তালিকা এবং পেশাদারী ফরম্যাটিং সহ গঠিত নথি তৈরি করে, যা ফলাফল সংরক্ষণে প্রদর্শিত হয়: typescriptconsole.log("Research completed!"); console.log("Generating report..."); const report = await generateReport(research, vectorOfThought, systemPrompt); console.log("Report generated! Saving to report.md"); fs.writeFileSync("report.md", report); // Save as Markdown এটি আইটি দ্বারা উত্পাদিত কন্টেন্টের জন্য নিখুঁত ফরম্যাট - পেশাদারী উপস্থাপনা জন্য যথেষ্ট গঠিত, বিভিন্ন আউটপুট ফরম্যাটগুলির জন্য যথেষ্ট নমনীয় এবং কোনও আধুনিক উন্নয়ন কাজ ফ্লোরে পড়া যায়। Why Markdown? 6.4. Quality Control Through System Prompts এর নির্দিষ্ট চাহিদাগুলির জন্য রিপোর্ট স্টাইল এবং কাঠামো কাস্টমাইজ করতে পারবেন: systemPrompt গবেষণামূলক কাগজ এবং বৈজ্ঞানিক বিশ্লেষণের জন্য একাডেমিক স্টাইল কর্পোরেট রিপোর্ট এবং নির্বাহী সারসংক্ষেপের জন্য ব্যবসায়িক ফরম্যাট ডেভেলপার ফোকাস সামগ্রী জন্য প্রযুক্তিগত ডকুমেন্টেশন আর্থিক এবং কৌশলগত প্রতিবেদনগুলির জন্য বিনিয়োগ বিশ্লেষণ // Example: Business-focused system prompt const businessSystemPrompt = `You are a senior business analyst creating an executive report. Structure your analysis with: নির্বাহী সংক্ষিপ্ত প্রধান ফলাফল বাজার প্রভাব সুপারিশ ঝুঁকি মূল্যায়ন Use data-driven insights and provide specific examples from the research.`; 6.5. The Intelligence Multiplier Effect : সিস্টেমটি শুধু তথ্য সংমিশ্রণ করে না - এটি বিভিন্ন উত্সের মধ্যে সংযোগ থেকে উত্থাপিত ধারণাগুলি সংশ্লেষণ করে. একটি মানব গবেষক এই স্তরের তদন্ত পরিচালনা করতে 8-12 ঘন্টা ব্যয় করতে পারে. আমাদের সিস্টেমটি 10-60 মিনিটের মধ্যে এটি করে, প্রায়শই এমন সংযোগগুলি আবিষ্কার করে যা মানুষ মিস করে। Here's what makes this approach revolutionary 6.6. Production Considerations : গভীর গবেষণা (গভীরতা 3-4), সংগৃহীত পরিবেশ বিশাল হতে পারে. সিস্টেমটি বড় JSON কাঠামোগুলি কার্যকরভাবে পরিচালনা করতে হবে. Memory Management : The final synthesis prompt can easily exceed token limits. Production implementations need smart truncation strategies that preserve the most valuable insights. Token Optimization : সমস্ত রিপোর্ট সমান নয়. রিপোর্ট সম্পূর্ণতা এবং সামঞ্জস্য মূল্যায়ন করার জন্য পয়েন্টিং মেশিনগুলি বাস্তবায়নের বিবেচনা করুন। Quality Assurance 6.7. Real-World Impact : Hours of human research → Minutes of AI analysis AI প্রক্রিয়াকরণ এবং মানবিকভাবে সম্ভব তার চেয়ে বেশি উৎস সংযুক্ত করতে পারে : প্রতিটি রিপোর্ট একই কঠোর পদ্ধতি অনুসরণ করে : একই সময়ে কয়েক ডজন রিপোর্ট তৈরি করুন Time Compression Depth Enhancement Consistency Scalability 7. Conclusion: Building the Future of AI Research 7. উপসংহার: AI গবেষণার ভবিষ্যত নির্মাণ একটি গভীর গবেষণা এআই এজেন্ট তৈরি করা শুধুমাত্র একটি প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ নয় - এটি একটি আর্কিটেকচারিক সমাধান যা কোনও পণ্যের জন্য একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা হতে পারে। 7.1. Key Architectural Principles গভীর অনুসন্ধান হল গাছের গঠিত তথ্য নেটওয়ার্কগুলি অনুসন্ধান করা, যেখানে প্রতিটি আবিষ্কার নতুন প্রশ্ন এবং গবেষণা নির্দেশগুলি উত্পাদন করে। Think in Trees, Not Lines : exa.ai মত বিশেষ অনুসন্ধান ইঞ্জিনগুলি অপরিহার্য নয় - তারা গুণমানের গবেষণার জন্য অপরিহার্য। Use AI-Native Tools : ফলাফলের প্রথম পৃষ্ঠাটি আইসবার্গের শীর্ষস্থান। Apply Recursion for Depth : পাবলিক ইন্টারনেট ডেটা এবং ব্যক্তিগত সংগঠন জ্ঞানগুলির মধ্যে সংযোগটি অনন্য সামগ্রী তৈরি করে যা অন্য কোন উপায়ে অর্জন করা অসম্ভব। Combine External and Internal Sources এআই এজেন্টরা সরঞ্জামগুলির সাথে শুধুমাত্র তথ্য অনুসন্ধান করতে পারে না, তবে তার প্রাসঙ্গিকতা মূল্যায়ন করতে পারে, নতুন প্রশ্ন তৈরি করতে পারে এবং গঠিত রিপোর্ট তৈরি করতে পারে। Use LLMs for Both Analysis and Synthesis 7.2. Production-Ready Results Next.js 15, OpenAI, এবং exa.ai উপর ভিত্তি করে বাস্তবায়ন প্রমাণ করে যে এই ধরনের একটি সিস্টেম তৈরি করা যেতে পারে এবং উৎপাদনে বিতরণ করা যেতে পারে। সমস্ত প্রধান উপাদান প্রদর্শন: https://github.com/aifa-agi/aifa-deep-researcer-starter গভীরতা এবং গভীরতা ব্যবস্থাপনা সহ পুনরাবৃত্তি আর্কাইভিং ভেক্টর জ্ঞান বেসের সাথে ওয়েব অনুসন্ধানের ইন্টিগ্রেশন ফলাফল মূল্যায়নের জন্য সরঞ্জাম সহ AI এজেন্ট ফাইল সংরক্ষণ ক্ষমতা সহ বিশেষজ্ঞ রিপোর্ট জেনারেশন 7.3. Challenges and Limitations : 2 স্তরের বেশি গভীরতার গবেষণা ঘন্টা সময় নিতে পারে, উৎপাদন পরিবেশগুলির জন্য বিশেষ সমাধান প্রয়োজন। Server Timeouts : প্রতিটি গভীরতা স্তর অনুসন্ধানের সংখ্যা জিওমেট্রিকভাবে বৃদ্ধি করে, সাবধানে সম্পদ ব্যবস্থাপনা প্রয়োজন। Exponential Complexity Growth : এমনকি আইটি সার্চ ইঞ্জিনগুলি অনুকূল তথ্য ফেরত দিতে পারে, যা অতিরিক্ত যাচাই এবং সত্যতা চেকের প্রয়োজন। Source Quality 7.4. Your Next Steps এখন আপনার একটি সম্পূর্ণ আর্কিটেকচার ব্লুপ্রেস এবং বাস্তব কোড উদাহরণ আছে। : প্রোটোটাইপিংয়ের জন্য এই নিবন্ধের মৌলিক সংস্করণটি ব্যবহার করুন ক্লোন স্থানীয়ভাবে পরীক্ষা : এই নীতিগুলি বিদ্যমান পণ্য এবং কাজের প্রক্রিয়াগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করুন Start with Minimal Implementation Explore the Ready Solution https://github.com/aifa-agi/aifa-deep-researcer-starter Adapt to Your Needs 8. Homework Challenge: Solving the Long-Wait UX Problem 8. Homework Challenge: Solving the Long-Wait UX Problem আমরা গভীর গবেষণা এআই এজেন্টের প্রযুক্তিগত আর্কিটেকচারটি ব্যাপক করেছি, তবে একটি গুরুত্বপূর্ণ UX সমস্যা অবশিষ্ট রয়েছে: আপনি কি করবেন যখন সিস্টেমটি কয়েক মিনিট কাজ করে যখন ব্যবহারকারী একটি শূন্য স্ক্রিনটি দেখায়? 8.1. The Problem: Server Silence Kills Trust সাধারণ ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনের বিপরীতে যেখানে অপারেশনগুলি সেকেন্ডের জন্য লাগে, গভীর গবেষণা এআই এজেন্টগুলি মিনিটের জন্য নীরব হতে পারে. ব্যবহারকারীরা প্রক্রিয়ার শেষ পর্যন্ত সার্ভার থেকে কোন প্রতিক্রিয়া পায় না. এটি কয়েকটি মানসিক সমস্যার সৃষ্টি করে: অপেক্ষা উদ্বেগ: ব্যবহারকারীরা জানে না যে সিস্টেমটি কাজ করছে কিংবা ফ্রিজ হয়েছে কিনা নিয়ন্ত্রণ হারা: কতক্ষণ অপেক্ষা করতে হবে তা বোঝার কোন উপায় নেই নিম্নলিখিত বিশ্বাস: অ্যাপ্লিকেশনটি ভেঙে গেছে বা অনুরোধটি "হাওয়া" হয়েছে বলে মনে হয় উচ্চ বিরতি হার: ব্যবহারকারীরা ফলাফল অপেক্ষা না করে ট্যাবটি বন্ধ করে দেয় বিভ্রান্তিকরতা, ক্লোড এবং অন্যান্য আধুনিক আইটি পণ্যগুলি ইন্টারেক্টিভ অ্যানিমেশন, অগ্রগতি সূচক এবং ডাইনামিক টিপস দিয়ে এই সমস্যার সমাধান করে। 8.2. The Developer Challenge এই প্রযুক্তিগত সীমাবদ্ধতা কল্পনা করুন: আপনার Next.js API রুটটি একটি দীর্ঘ অপারেশন (ডাবল গবেষণা) পরিচালনা করে এবং সম্পন্ন হওয়া পর্যন্ত মধ্যবর্তী ডেটা পাঠাতে পারে না। How do you create engaging UX under these conditions that will retain users and reduce waiting anxiety? 8.3. Discussion Questions UX Patterns and Visualization: সার্ভারটি "শূন্য" হলে গভীর অনুসন্ধান প্রক্রিয়াগুলি দৃশ্যমান করার জন্য আপনি কোন UX প্যাটার্নগুলি প্রয়োগ করবেন? কিভাবে আপনি বাস্তব সার্ভার স্ট্যাটাস আপডেট ছাড়াও "লাইভ" অগ্রগতি সিমুলেশন করতে পারেন? আপনি ভুয়া অগ্রগতি বার ব্যবহার করা উচিত, বা এটি ব্যবহারকারীর আস্থা লঙ্ঘন করে? কোন অ্যানিমেশন এবং মাইক্রো-সম্পর্ক একটি "ভিত্তিক" সিস্টেমের অনুভূতি তৈরি করতে সাহায্য করে? User Communication: আপনি কিভাবে ব্যবহারকারীদের ব্যাখ্যা করবেন কেন অপেক্ষা দীর্ঘ হতে পারে? আপনি প্রত্যাশিত অপেক্ষা সময় প্রদর্শন করা উচিত যদি তারা খুব পরিবর্তিত হতে পারে (2 থেকে 60 মিনিট)? কীভাবে আপনি প্রক্রিয়ার ধাপগুলি ভিজ্যুয়াল করতে পারেন ( "সার্চ চাহিদা তৈরি করুন ...", "সূত্র বিশ্লেষণ করুন ...", "বিজ্ঞানী রিপোর্ট তৈরি করুন ...")? কোন অক্ষর ব্যবহারকারীদের অপেক্ষার মূল্য বুঝতে সাহায্য করে? Technical Implementation: সার্ভার প্রতিক্রিয়া ছাড়া কোন অপ্টিমাইজিস্ট ইউআই পদ্ধতিগুলি প্রয়োগ করা যেতে পারে? কিভাবে আপনি একটি "সাক্ষাৎকার" ইন্টারফেস বাস্তবায়ন করেন যা অপেক্ষার সময় ব্যবহারকারীদের সমর্থন করে? Can you use local computations (Web Workers, WASM) to simulate progress? গবেষণার সময় ব্যবহারকারীরা ট্যাবটি বন্ধ করে থাকলে আপনি কিভাবে চমৎকার পতন সংগঠিত করেন? 8.4. Learning from the Best গবেষণা সমাধানগুলি Perplexity গভীর গবেষণা, Bing Copilot, Google অনুসন্ধান জেনারেটেড অভিজ্ঞতা মধ্যে বাস্তবায়িত. আপনি কি গেম লোডিং স্ক্রিনগুলি থেকে নিতে পারেন যা মিনিটের জন্য মনোযোগ ধরে রাখে? : ChatGPT তাত্ক্ষণিক প্রতিক্রিয়া যুগে, গুণমান অপেক্ষা একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা হতে পারে. ব্যবহারকারীরা অপেক্ষা করতে ইচ্ছুক যদি তারা প্রক্রিয়া মূল্য বুঝে এবং সিস্টেম তাদের জন্য কাজ করছে মনে হয়। Remember 9. About the Author and AIFA Project 9. লেখক এবং AIFA প্রকল্প সম্পর্কে লেখক , , তার সাম্প্রতিক প্রকাশনা সিরিজে, সরঞ্জাম এবং আর্কিটেকচার সমাধান তিনি তার উন্মুক্ত সূত্র প্রকল্পে বাস্তবায়ন বিস্তারিত (এইচআই এজেন্টগুলি বিবর্তন এবং আত্মপ্রকাশিত আর্কিটেকচারে)। রোমান বলশিয়ানভ এআইএফ বর্তমান বাস্তবায়নে, AIFA ইতিমধ্যে একটি অনন্য ব্যবহারকারীর ইন্টারফেসের সাথে AI-প্রথম অ্যাপ্লিকেশনগুলি তৈরি করার জন্য একটি আকর্ষণীয় স্টার্টার টেমপ্লেট প্রতিনিধিত্ব করে যেখানে শিল্পী বুদ্ধিমত্তা প্রাথমিক ইন্টারফেসের পদ্ধতি হয়ে ওঠে, যখন ঐতিহ্যগত ওয়েব ইন্টারফেস সহায়ক দৃশ্যমানতা হিসাবে কাজ করে। প্রকল্পের দীর্ঘমেয়াদী লক্ষ্য একটি সম্পূর্ণ AGI সিস্টেমে বিবর্তন যেখানে AI এজেন্টদের ক্ষমতা থাকবে: স্বয়ংক্রিয় বিবর্তন এবং তাদের অ্যালগরিদম উন্নতি স্ব-প্রত্যাবর্তন এবং নতুন বিশেষজ্ঞ এজেন্ট তৈরি বিতৃত পরিবেশে প্রতিযোগিতা এবং সহযোগিতা ওয়েব স্পেস এবং ব্লকচেইন নেটওয়ার্কগুলিতে স্বয়ংক্রিয় অপারেশন এই নিবন্ধে বর্ণিত গভীর অনুসন্ধানটি ভবিষ্যতের AGI এজেন্টদের মৌলিক দক্ষতাগুলির মধ্যে কেবলমাত্র একটি, যারা শুধুমাত্র তথ্য অনুসন্ধান করতে পারবে না, তবে সিদ্ধান্ত নেবে, পণ্য তৈরি করবে এবং বাস্তব বিশ্বের সাথে যোগাযোগ করবে। আপনি যদি প্রকল্পের উন্নয়নের পর্যবেক্ষণে আগ্রহী হন এবং শীর্ষস্থানীয় এআই প্রযুক্তিগুলির সাথে পরীক্ষা করতে আগ্রহী হন, তাহলে ফর্ক করতে দ্বিধা করবেন না। প্রতিটি প্রতিশ্রুতি আমাদের সত্যিকারের স্বায়ত্তশাসিত কার্টুন ইন্টেলিজেন্স তৈরির কাছাকাছি নিয়ে আসে। AIFA রিপোজিটর কোডটি খোলা আছে, আর্কিটেকচার প্রমাণিত হয়েছে, এবং সম্ভাবনাগুলি সীমাহীন। Ready to build the future?
