Содержание
Mistral научила AI искать внутри сложных документов как исследователь
Mistral представила Agentic Search — новый поисковый слой для AI-систем, которым недостаточно получить несколько фрагментов из базы знаний. Вместо одноразового RAG модель может последовательно искать документы, открывать их, переходить к нужным разделам, читать конкретные страницы и проверять найденные факты перед ответом.
Пять инструментов вместо одного запроса
Система использует пять действий: search, open, navigate, read и grep. Благодаря им AI может менять поисковый запрос по ходу работы, сопоставлять несколько файлов и добираться до таблиц, сносок или пунктов договора, которые обычный поиск по фрагментам часто пропускает.
Что показали тесты Mistral
На FinanceBench точность выросла с 26,7% до 86% — более чем втрое. В тесте OfficeQA Pro с вопросами по таблицам и нескольким документам результат поднялся с 6,3% до 51,9%. Компания также заявляет о снижении p90-задержки до 39,6% и экономии до трети токенов за счёт более точной навигации.
Agentic Search особенно полезен там, где ответы нужно подтверждать: в финансовых отчётах, юридических договорах, регламентах, инструкциях и больших корпоративных базах знаний. AI не ограничивается первым набором найденных отрывков, а может продолжить исследование, если данных недостаточно.
Где доступна новая функция
Технология уже входит в Mistral Search Toolkit и Libraries в продуктах Studio и Vibe. Она может работать поверх существующего поискового индекса, поэтому компаниям не нужно переобучать модель или полностью перестраивать инфраструктуру.
Для бизнеса это шаг от чат-ботов, которые пересказывают ближайший фрагмент, к агентам, способным проводить проверяемое исследование по внутренним данным. Для команд контента и маркетинга такой подход может упростить анализ исследований, отчётов и архивов, особенно когда важны точные цифры и ссылки на конкретные места в документах.