Desearch-ai/subnet-22

解決する課題

AI アプリケーションは、クエリに答えるために関連性が高く最新のウェブコンテンツを必要としますが、その場でページを取得・処理するのは遅くコストがかかります。Desearch は、事前に永続的で維持されたインデックスを構築するため、検索が高速で信頼性があります。

仕組み

Bittensor サブネット 22 では、マイナーが割り当てられたウェブページをクロールし、テキストを抽出し、自身の GPU を使用してベクトルに変換します。バリデータは、クロールと埋め込みの両方の作業のサンプルを再チェックして品質を確保します。受け入れられた作業は、Desearch チームが運営する共有インデックスの一部となり、クエリがマイナーの作業を待つことはありません。マイナーは、受け入れられた作業の割合に基づいて報酬を得ます。

対象者

迅速で最新のウェブ検索を必要とする AI エージェントやリサーチツールを構築する開発者。また、Bittensor でマイナー（クロールと埋め込み）またはバリデータ（他人の作業のチェック）として参加し報酬を得たい人にも適しています。

ハイライト

• Bittensor サブネット 22 でのウェブインデックス作成のための分散型競争
• 事前構築されたインデックスにより、遅いその場での取得を回避
• マイナーがクロールと埋め込みを担当し、バリデータが品質を保証
• Python、JavaScript、MCP サーバー SDK を備えた公開 API