Pour répondre à ces exigences économiques, la plateforme Web IQ ne fournit pas de documents entiers aux agents interrogeurs. Des documents entiers peuvent conduire à des inférences coûteuses plus loin dans la chaîne, car les LLM traitent les résultats de manière répétée pour piloter le flux de travail des agents. Au lieu de cela, Web IQ structure les informations extraites des données sous-jacentes du moteur de recherche, fournissant ce que Microsoft appelle des « objets de preuve structurés » ainsi que des informations au niveau des passages à partir de documents texte non structurés. Cela devrait aboutir à un rapport signal/bruit beaucoup plus élevé que la simple interrogation d’un moteur de recherche, en mettant l’accent sur la fourniture d’informations permettant aux agents de travailler en utilisant moins de jetons.
Utiliser Web IQ dans votre code d’agent
L’API pour Web IQ est un appel REST standard, fournissant un objet de requête au point de terminaison Web IQ. Avec votre clé d’autorisation API, vous enverrez une requête, un ensemble de paramètres qui contrôlent le nombre de résultats renvoyés, la langue et la région utilisées, ainsi que la taille maximale des réponses et le format utilisé. Les réponses peuvent être renvoyées au format texte, HTML ou markdown, ainsi que des passages extraits sélectionnés en fonction du contexte. Toutes les autres options renvoient le document complet et peuvent donc être plus coûteuses à utiliser. Markdown est une alternative intéressante, car il peut servir de base pour donner des mémoires sémantiques aux agents.
Les résultats incluent des informations contextuelles et de citation importantes, notamment les titres et les URL des pages Web, ainsi que des données sur la date à laquelle le site a été exploré pour la dernière fois et sur le degré d’obsolescence des informations sous-jacentes. Cela peut être utilisé pour améliorer la mise à la terre et fournir plus d’informations pouvant être incluses dans des réponses formatées – de la même manière que le Copilot de Bing affiche le contexte sous forme de notes de bas de page dans ses réponses.
