Sviluppato dall’omonima startup statunitense, Phind 2 è l’ultima iterazione del motore di ricerca basato sull’AI. Anche il fondatore Michael Royzen, di provenienza Microsoft, Cloudflare, SmartLens e Lyft, ha sempre presentato la sua “creatura” come un innovativo search engine che trae massimo vantaggio dall’intelligenza artificiale generativa. Phind è stato, tra l’altro, uno dei primi chatbot a integrarsi con Visual Studio Code, assistendo i programmatori nello sviluppo di codice.
È lo stesso Royzen a spiegare che negli ultimi 6 mesi Phind ha subìto una riscrittura completa per offrire un’esperienza di ricerca basata sull’AI ancora più avanzata. L’aggiornamento appena presentato, Phind 2 appunto, introduce due innovazioni chiave:
- Risposte visive e interattive. Phind non si limita più al solo testo, ma integra immagini, diagrammi, widget interattivi e altri contenuti visivi direttamente all’interno delle risposte. Questa gestione avanzata dei contenuti multimediali migliora l’interattività e la fruibilità delle informazioni, rendendole più intuitive e coinvolgenti.
- Ricerca autonoma e verifica delle informazioni. Phind è ora in grado di effettuare ricerche aggiuntive in tempo reale per integrare e migliorare le proprie risposte. Se necessario, esegue autonomamente più round di interrogazioni Web per garantire la massima completezza delle informazioni. Inoltre, può verificare i calcoli svolti direttamente all’interno di un ambiente Jupyter Notebook, assicurando maggiore precisione e affidabilità nei risultati.
Grazie alla collaborazione con Meta, NVIDIA, Voltage Park, SF Compute, Vercel e AWS, Phind 2 rappresenta un importante passo avanti nell’evoluzione della ricerca AI, offrendo un’esperienza più dinamica, approfondita e visivamente accattivante.
Phind 2: migliorate anche l’interfaccia e le prestazioni
Puntando il browser sulla home page di Phind 2, ci si trova dinanzi a un’applicazione Web “intelligente” contraddistinta da un’interfaccia completamente rinnovata.
L’obiettivo, spiegano gli inventori di Phind 2, era quello di mettere a punto un design capace di trasmettere umanità, anche se gli utenti interagivano con un’intelligenza artificiale. Il risultato è un’interfaccia fluida, raffinata e coerente con l’identità di Phind.
Gli sviluppatori si sono poi concentrati sull’ottimizzazione del caricamento delle pagine, adottando strategie mirate per eliminare i problemi di rendering e migliorare la reattività del sito. Il passaggio dalla home page ai risultati è adesso istantaneo, senza ritardi nella visualizzazione delle risposte.
Il modello generativo alla base di Phind 2 gestisce anche prompt complessi
Anche il modello generativo alla base di Phind 2 fa proprie le abilità di reasoning adottate nei principali chatbot concorrenti e descritte anche nell’articolo sull’intelligenza artificiale spiegata semplice.
Russell Coleman (Phind) osserva che gli attuali modelli generativi non sanno quando cercare informazioni esterne, non comprendono i propri limiti e, soprattutto, non possono auto-correggersi in tempo reale. Phind 2.0 nasce proprio per superare queste sfide, trasformandosi in un motore di risposta avanzato, capace di gestire interrogazioni complesse, integrare dati da più fonti e fornire output interattivi.
Guardate come Phind 2 gestisce la semplice richiesta che spesso utilizziamo come test (notate la presenza del diagramma esplicativo e la descrizione dello stesso):
Sono andato a una festa. Sono arrivato prima di Giovanni. Davide è arrivato prima di Giuseppe. Giuseppe è arrivato prima di me. Giovanni è arrivato dopo Davide. Chi è arrivato per primo?
Qui abbiamo chiesto di spiegare schematicamente il processo di fotosintesi clorofilliana:
Principali novità di Phind 2
- Esecuzione di codice Python (uso di Jupyter) 🐍 Il modello può eseguire codice in un ambiente sandbox, permettendo verifiche dirette su operazioni matematiche e script.
- Generazione di diagrammi (utilizzo di Mermaid) 📊 Per rappresentare informazioni visivamente, Phind genera automaticamente diagrammi di flusso, schemi ad albero e rappresentazioni grafiche di vario tipo.
- Integrazione con la ricerca Web 🔍 Il LLM di Phind 2 può effettuare fino a 20 ricerche sul Web mentre risponde, eseguendo una serie di verifiche successive e riducendo errori e allucinazioni.
- Visualizzazione interattiva del codice 💻 Gli utenti possono modificare ed eseguire codice di programmazione direttamente nell’interfaccia, permettendo un ciclo iterativo di sviluppo.
- Analisi degli allegati📎Il modello sul quale poggia Phind 2 è in grado di interpretare e analizzare immagini, documenti PDF e CSV allegati alla chat.
- Generazione di immagini AI 🎨 Phind 2 integra la creazione di immagini tramite modelli di diffusione, utili per mockup e attività di brainstorming visivo.
- Aggiornamenti in tempo reale su meteo e mercati 📈 Il LLM può fornire informazioni aggiornate su condizioni meteorologiche e prezzi delle azioni.
- Comprensione del contesto della conversazione. Il modello riconosce e memorizza le istruzioni ricevute all’interno della stessa sessione di chat.
Come provare Phind 2
Per utilizzare Phind 2, è sufficiente digitare la propria richiesta nella casella di ricerca. Gli utenti non paganti possono usare soltanto il LLM Phind-70B (70 miliardi di parametri).
Tuttavia, cliccando su Advanced si può spuntare l’opzione Think before answering, utile per attivare le abilità di “ragionamento” indispensabili ai fini della corretta risoluzione dei problemi logico-matematici.
Per impostazione predefinita, ed è questa una caratteristica che contraddistingue Phind, il sistema utilizza i risultati provenienti dalle ricerche Web per completare le “conoscenze di base” del modello generativo (menu a tendina Answer using Web results impostato su Always). Le ricerche multiple sul Web con l'”incrocio” automatico dei risultati individuati resta però al momento appannaggio dei soli utenti paganti.
È interessante notare che i risultati di Phind sono conservati in una pagina che resta accessibile, anche in un secondo tempo, con un URL dedicato. Copiando l’URL che compare nella barra degli indirizzi del browser e inviandolo, ad esempio, via email o tramite app di messaggistica (come WhatsApp) si possono condividere i contenuti con altri soggetti.
Credit immagine in apertura: iStock.com – CHOLTICHA KRANJUMNONG