От поисковых запросов к интеллектуальным помощникам: платформа для сравнения способов доступа к информации

от

Автор: Денис Аветисян

Новая система UXLab позволяет исследователям стандартизировать и упростить проведение сравнительных пользовательских тестов различных методов поиска и обработки информации.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
Панель управления UXLab предоставляет комплексный интерфейс для проведения экспериментов, позволяя исследователям эффективно организовывать, контролировать и анализировать пользовательский опыт.
Панель управления UXLab предоставляет комплексный интерфейс для проведения экспериментов, позволяя исследователям эффективно организовывать, контролировать и анализировать пользовательский опыт.

Представлена открытая платформа для изучения взаимодействия человека с системами поиска, агентами и технологиями RAG.

Несмотря на растущее разнообразие систем доступа к информации — от RAG до автономных агентов — проведение сравнительных пользовательских исследований остается сложной задачей. В статье ‘From SERPs to Agents: A Platform for Comparative Studies of Information Interaction’ представлена UXLab — платформа с открытым исходным кодом, упрощающая настройку и проведение таких исследований. Система обеспечивает визуальное управление полным циклом исследования, от набора участников до сравнения различных бэкендов, включая традиционный поиск, векторные базы данных и LLM. Сможет ли UXLab стать стандартом для оценки эффективности новых подходов к информационному поиску и многомодальному взаимодействию?

Преодоление ограничений: К ясности в исследованиях взаимодействия с информацией

Существующие платформы для проведения пользовательских исследований, такие как jsPsych, зачастую демонстрируют ограниченную гибкость и недостаток сквозных возможностей, необходимых для изучения сложных взаимодействий с информацией. В то время как эти инструменты хорошо подходят для базовых экспериментов, их архитектура может оказаться препятствием при реализации сложных сценариев, требующих интеграции с внешними системами или адаптации к динамически меняющимся условиям. Исследователям, работающим с большими объемами данных, персонализированными интерфейсами или сложными алгоритмами, нередко приходится прибегать к значительным усилиям по модификации и расширению функциональности платформы, что отвлекает от основной цели исследования — понимания поведения пользователей. Ограниченность встроенных инструментов для анализа данных и визуализации результатов также усложняет процесс интерпретации и представления полученных данных.

Существующие платформы для проведения пользовательских исследований, такие как jsPsych, зачастую требуют от исследователя значительных навыков программирования, что создает барьер для проведения экспериментов, особенно в контексте передовых технологий. Адаптация этих платформ к сложным сценариям, например, к экспериментам с системами генерации дополненных извлечением RAG (Retrieval-Augmented Generation), представляется затруднительной. Реализация таких систем требует интеграции сложных алгоритмов поиска и обработки информации, что выходит за рамки стандартных возможностей многих платформ. В результате исследователям приходится тратить значительное время и ресурсы на разработку индивидуальных решений, что снижает эффективность и масштабируемость исследований в области взаимодействия человека и информации.

Архитектура системы UXLab обеспечивает маршрутизацию всех запросов от пользовательского интерфейса участника через сервис-коннекторы к соответствующим внешним или локальным сервисам, управляемым через Экспериментаторскую Панель.
Архитектура системы UXLab обеспечивает маршрутизацию всех запросов от пользовательского интерфейса участника через сервис-коннекторы к соответствующим внешним или локальным сервисам, управляемым через Экспериментаторскую Панель.

UXLab: Интегрированная платформа для стандартизации исследований

UXLab — это система с открытым исходным кодом, предназначенная для стандартизации и упрощения проведения веб-ориентированных пользовательских исследований, фокусирующихся на взаимодействии с информацией. Система обеспечивает унифицированный подход к организации экспериментов, что позволяет исследователям последовательно проводить исследования, сравнивать результаты и повышать воспроизводимость. Открытый исходный код позволяет сообществу вносить свой вклад в развитие платформы и адаптировать её к специфическим потребностям различных исследовательских задач, связанных с анализом пользовательского опыта при работе с информацией в веб-среде.

В основе UXLab лежит бэкенд, разработанный на FastAPI, обеспечивающий управление логикой экспериментов, хранение данных и предоставление API. Использование FastAPI позволяет создавать высокопроизводительные и надежные API для взаимодействия между компонентами системы. Для постоянного хранения данных используется PostgreSQL — надежная и масштабируемая реляционная база данных. Архитектура с применением FastAPI и PostgreSQL обеспечивает гибкость и расширяемость системы, позволяя легко адаптировать ее к различным типам исследований и потребностям пользователей.

Система UXLab включает в себя панель управления экспериментатором, обеспечивающую настройку и управление экспериментами без необходимости написания кода. Данная панель предоставляет графический интерфейс для определения параметров исследования, включая типы заданий, условия, и критерии завершения. Взаимодействие с участниками осуществляется через отдельный интерфейс, предназначенный исключительно для сбора данных. Этот интерфейс отображает задания, определенные в панели управления, и передает ответы участников в систему для последующего анализа и хранения.

Расширение возможностей: Агентные системы и гибкий дизайн

Архитектура UXLab обеспечивает поддержку агентных систем наряду с традиционными методами исследования, предоставляя исследователям возможность изучать новые парадигмы взаимодействия. Агентные системы, в данном контексте, подразумевают использование программных агентов для автоматизации определенных задач в ходе исследования, таких как сбор данных, управление стимулами или адаптация интерфейса в реальном времени. Интеграция этих систем с традиционными подходами позволяет комбинировать преимущества автоматизации и контроля, расширяя возможности проведения исследований пользовательского опыта и взаимодействия человек-компьютер. Это позволяет исследовать более сложные и динамичные сценарии взаимодействия, которые были бы трудно или невозможно реализовать только с использованием традиционных методов.

Архитектура UXLab поддерживает как внутригрупповые (within-subject), так и межгрупповые (between-subject) экспериментальные дизайны, обеспечивая исследователям гибкость при настройке экспериментов. Внутригрупповой дизайн предполагает, что каждый участник подвергается воздействию всех исследуемых условий, что позволяет снизить вариативность данных за счет контроля индивидуальных различий. Межгрупповой дизайн, напротив, предполагает разделение участников на отдельные группы, каждая из которых подвергается воздействию только одного условия. Выбор между этими подходами зависит от целей исследования и специфики исследуемого явления, а поддержка обоих типов дизайнов в UXLab позволяет адаптировать методологию к конкретным задачам.

В UXLab реализованы Сервисные Коннекторы, представляющие собой модульный интерфейс для интеграции внешних сервисов и расширения возможностей проводимых экспериментов. Этот подход позволяет исследователям подключать и использовать различные сторонние инструменты и платформы, такие как системы сбора данных, аналитические сервисы или платформы для рекрутинга участников, непосредственно в рамках UXLab. Модульная архитектура обеспечивает гибкость и масштабируемость, позволяя адаптировать систему под специфические потребности каждого исследования без внесения изменений в основной код платформы.

Система UXLab интегрируется с платформами, такими как Prolific, для набора участников и распространения исследований. Внутреннее исследование, проведенное с использованием UXLab, показало сокращение времени развертывания сравнительного пользовательского исследования с нескольких месяцев до нескольких часов. Данная интеграция позволяет исследователям быстро и эффективно организовывать и проводить исследования, значительно снижая временные затраты на подготовку и запуск экспериментов.

UXLab в контексте: Превосходя существующие решения

В отличие от инструментов, таких как LangChain и Pyserini, которые предлагают отдельные компоненты для работы с языковыми моделями, UXLab представляет собой целостную, сквозную экспериментальную платформу. Это означает, что UXLab охватывает все этапы исследовательского процесса — от проектирования эксперимента и сбора данных до их анализа и визуализации — в единой интегрированной среде. Такой подход позволяет исследователям не только гибко настраивать эксперименты, но и обеспечивает полную контролируемость над всеми переменными, а также упрощает воспроизводимость результатов. Вместо сборки системы из разрозненных частей, UXLab предоставляет готовое решение, ориентированное на проведение комплексных исследований взаимодействия человека с искусственным интеллектом.

В то время как StudyAlign предоставляет определенные возможности для изучения взаимодействия с информацией, UXLab предлагает более надежную и расширяемую платформу для проведения сложных исследований в этой области. В отличие от StudyAlign, UXLab не ограничивается преднастроенными сценариями, а позволяет исследователям гибко настраивать экспериментальные условия, адаптировать протоколы и интегрировать разнообразные инструменты анализа данных. Такая расширяемость особенно важна при изучении сложных когнитивных процессов и динамического взаимодействия между пользователем и информационными системами, где стандартные фреймворки могут оказаться недостаточными для адекватного моделирования и анализа полученных результатов. UXLab предоставляет возможность проектировать и проводить исследования с более высоким уровнем детализации и контроля, что способствует получению более точных и значимых выводов.

Специализированная система “Chatty Goose” может быть эффективно интегрирована в более широкие возможности платформы UXLab для расширения специфических экспериментальных сценариев. Несмотря на свою узкую направленность, “Chatty Goose” выступает в роли ценного модуля, позволяющего углубить анализ взаимодействия пользователя с агентом в контексте комплексных исследований. Данная интеграция позволяет исследователям использовать уникальные возможности “Chatty Goose” для детальной оценки конкретных аспектов взаимодействия, одновременно используя надежную инфраструктуру UXLab для контроля над экспериментальными условиями и сбора данных. В результате, появляется возможность проводить более детализированные и всесторонние исследования, сочетающие сильные стороны обеих систем и обеспечивающие более полное понимание поведения пользователей.

Платформа UXLab предоставляет исследователям возможности для проведения сложных экспериментальных исследований, включая исследования прерванных временных рядов, с повышенной простотой и контролем. Недавнее сравнительное исследование, проведенное в рамках UXLab, продемонстрировало, что участники, использующие агентную систему, завершали задачи значительно быстрее (p < .001) и требовали меньше дополнительных запросов (p < .001). Интересно, что первоначальная длина делегирования задачи была немного больше (p < .01), что указывает на потенциальную потребность в оптимизации начального этапа взаимодействия, но общая эффективность использования агентной системы оказалась существенно выше. Полученные результаты подчеркивают ценность UXLab как инструмента для изучения сложных моделей взаимодействия человека и искусственного интеллекта.

Исследование, представленное в данной работе, стремится к упрощению и стандартизации сравнительного анализа систем доступа к информации. Создание UXLab — это не просто техническое решение, но и воплощение принципа минимизации сложности. Как отмечал Эдсгер Дейкстра: «Простота — это высшая степень совершенства». Платформа, позволяющая легко сопоставлять различные подходы — от RAG и агентных систем до традиционных методов поиска — подчеркивает важность ясности в проектировании. Излишняя сложность, напротив, скрывает истинные достоинства и недостатки каждого решения, затрудняя объективную оценку. UXLab, в этом смысле, стремится к «компрессии без потерь», удаляя всё лишнее, чтобы выявить наиболее эффективные способы взаимодействия человека с информацией.

Что дальше?

Представленная система, несмотря на свою кажущуюся простоту, лишь обнажает сложность вопроса. Автоматизация сравнения систем доступа к информации — это не победа, а признание поражения в попытках описать процесс, который по своей природе субъективен и контекстуален. Унификация протоколов тестирования — благородная цель, но она неизбежно упрощает реальность, отбрасывая нюансы, которые, возможно, и являются сутью взаимодействия. Истинно полезная система должна не диктовать методологию, а предоставлять инструменты для её гибкой адаптации.

Настоящая проблема кроется не в количественном сравнении метрик, а в качественном понимании того, как пользователи взаимодействуют с информацией. Необходимо отойти от оценки «правильности» ответа и сосредоточиться на оценке эффективности процесса — насколько легко пользователь находит то, что ему нужно, и насколько удовлетворён он результатом. Следующим шагом видится разработка методов, позволяющих измерять не только результат, но и сам опыт взаимодействия, его интуитивность и естественность.

И, наконец, следует помнить: система, требующая подробных инструкций, уже проиграла. Если UXLab нуждается в обширной документации, это свидетельствует о её несостоятельности. Истинное величие заключается в простоте и ясности, в способности быть понятной без объяснений. Понятность — это вежливость, а не достижение.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.09937.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-16 18:24