DeepLake：企业级多模态AI检索系统

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Activeloop 提供精准、灵活且支持多模态的知识代理，为您的私有和公共数据提供更深入的洞察。

预计到 2025 年，生成式 AI 将迎来投资回报率的关键时期，而多模态数据的知识代理将是实现这一目标的关键。

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构建 Deep Research 的初衷

过去一年，Activeloop 与众多企业，特别是财富 500 强公司深入交流，发现企业在性能延迟上可容忍，但对数据准确性的降低绝不妥协。数据检索的准确性对企业成功使用生成式 AI 和证明基础设施及模型投入的价值至关重要。

知识工作者每天花费大量时间在重复且依赖人工的搜索工作上，如护士整理患者健康数据、律师助理进行专利检索、研究人员评估新论文等。保守估计，企业内部搜索行为导致约 21.3% 至 25% 的生产力浪费，相当于每位员工每年损失约 2 万美元。

今天，Activeloop 推出 AI 知识代理，可基于企业内外部多模态数据生成精准答案。

Deep Lake 与 OpenAI 的 Deep Research 都致力于增强 AI 驱动的检索能力，但方法不同。OpenAI 的 Deep Research 侧重于构建 AI 驱动的助手进行信息搜索，而 Deep Lake 提供企业级、多模态 AI 检索系统，可无缝对接公共及私有数据。

Deep Lake 与 OpenAI Deep Research 的关键差异在于，Deep Lake 不仅限于公共数据。它旨在服务于企业级用户，特别是那些需要在专有、敏感且高价值数据集上进行 AI 驱动检索的企业。

Deep Lake 可即时部署在企业的 Amazon S3 或 Azure 云环境中，使用户能够立即基于这些数据进行提问和分析。

尽管 Deep Research 仅限于搜索公开可访问的资源，Deep Lake 允许企业安全地存储和检索来自其内部研究、报告、知识产权以及机密数据的宝贵洞见。

这对于生物科技、医疗科技 (MedTech)、金融以及法律等行业至关重要，因为这些行业高度依赖专有信息，而非开放的网络搜索结果。

企业级安全特性确保敏感数据始终处于合规且受保护的状态。

Deep Lake 从底层架构开始便专注于多模态 AI 检索功能的构建，使其在处理涉及多样化数据类型的复杂任务时更具优势。

尽管 Deep Research 主要处理基于文本的查询，Deep Lake 全面支持跨文本、图像、视频、音频以及结构化元数据的无缝跨模态查询。

Deep Lake 采用 lake 上索引技术，支持直接从对象存储进行亚秒级查询，相较于传统的内存系统，实现了高达 10 倍的成本效率提升。

这带来了显著的优势：亚秒级延迟，无需昂贵的缓存，可跨云环境弹性扩展。

Deep Lake 专注于数据存储和检索关键组件的构建，旨在为用户提供以最优方式存储和检索数据的能力，从而有力地支撑各类 AI 工作流程。

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