Hvor er dybdegående research i ChatGPT? En professionel oversigt

I løbet af 2024-2025 skiftede ChatGPT og dets søstermodeller fra at være rent konversationsbaserede LLM'er til at tilbyde end-to-end dyb forskning funktioner: browserassisteret hentning, syntese i lange formater, multimodal evidensudtrækning og tæt integrerede sikkerhedskontroller. Nu vil vi diskutere, hvad dybdegående forskning er, og hvor vi kan finde den.

Hvad er "dybdegående research" i ChatGPT?

"Deep Research" er en produktfunktion i ChatGPT, der går ud over en enkeltstående spørgsmål og svar-session: du giver en forskningsprompt (for eksempel "undersøg det seneste arbejde om XX, opsummer nøglemetoder og giv reproducerbare citater"), og systemet henter automatisk webdokumenter, læser og udtrækker beviser, aggregerer modstridende synspunkter og returnerer en struktureret, refereret rapport. Funktionen samler browsing, dokumenthentning og syntese i ét flow, så en bruger får en næsten menneskelig forskningsassistentoplevelse i stedet for et almindeligt genereret svar.

Hvorfor timingen? Data, beregning, modeller og produktefterspørgsel

Tre konvergerende tendenser gjorde Deep Research praktisk i 2024-2025:

1. Forbedrede multimodale og ræsonnementsmodeller. Nyere basismodeller (o-serien, GPT-4o og senere GPT-5-familien) leverer stærkere ræsonnement og evnen til at følge flertrinsinstruktioner. Det muliggør dybere analyse af indsamlede beviser.
2. Værktøjer til sikker browsing og hentning. Bedre værktøjsgrænseflader (sandkasser, klik-gennem-browsing, hentningsmoduler) og arkitekturmønstre som retrieval-augmented generation (RAG) gjorde det muligt for modeller at konsultere eksterne kilder under en session. Resultatet: rigere, opdaterbar viden uden omskoling.
3. Produktbehov for tidsbesparende automatisering. Organisationer og enkeltpersoner ønsker automatiserede forskningsassistenter, der producerer strukturerede, citerbare output på få minutter i stedet for timer – hvilket presser leverandører til at produktificere forskningspipelines som funktioner. OpenAIs lancering af et dedikeret "dybdegående research"-værktøj og senere letvægtsvarianter afspejler denne markedstiltrækning.

---

Hvor er dybdegående research i chatgpt

ChatGPT web/app:

Deep Research er en indbygget ChatGPT agent (et dedikeret værktøj/tilstand), der autonomt gennemser, læser og syntetiserer websider, PDF'er, billeder og uploadede filer til en citeret forskningsrapport. Det vises i ChatGPT-grænsefladen som Dyb forskning mulighed (eller via "Agenttilstand" / agentvælger) og er tilgængelig i en niveaudelt form (en betalt version i fuld model plus en billigere "letvægts"-variant rullet ud til flere brugere). Det er en indbygget mulighed i ChatGPT-komponisten — plukke "Dybdegående research" fra rullemenuen "composer/tools" (eller fra "agenttilstand" i nyere brugergrænsefladeopdateringer) og skriv din forskningsforespørgsel.

Plus/Team/Enterprise/Edu-abonnementer tillader 25 opgaver pr. måned; Pro-brugere kan køre 250 opgaver pr. måned; Free-brugere kan køre 5 opgaver pr. måned og aktiverer Lightweight Backup-tilstanden, når de når kvotegrænsen.

Hurtige trin:

1. Åbn ChatGPT (chatgpt.com / chat.openai.com) og log ind.
2. Start en ny chat, og se på beskedskriveren (hvor du skriver). Klik på rullemenuen tilstand/værktøjer. Du burde se "Dybdegående research" (eller vælg agenttilstand for at få adgang til de opdaterede visuelle/agentfunktioner).
3. Indtast din prompt og (valgfrit) vedhæft filer (PDF'er, regneark, billeder). Deep Research vil køre (typisk 5-30 minutter) og returnere en citeret rapport.

Hvis du ikke ser "+"-tegnet, skal du skrive "/" (slet "") i inputfeltet før prompten, og så vil du se den dybdegående analyse.

API-adgang

OpenAI gør tilbyde en Deep Research API. Alternativt kan du vælge CometAPI , som bruger chatgpt's dybdegående research-API. Dette er en tredjeparts aggregeret API-platform, der tilbyder API-priser til en lavere pris end den officielle platform. Brug Svar slutpunkt for at kalde Deep Research.

Der er to modeller specialiseret i dybdeforskning fra 2025:

• O3-Dybdegående Forsknings-API: o3-deep-research — den mere kraftfulde forskningsmodel af høj kvalitet.
• O4-Mini-Deep-Research API: o4-mini-deep-research — en lettere og billigere version til hurtigere eller hyppigere forespørgsler.

OpenAI opkræver betaling for dybdegående forskning baseret på tokenbrug (input- og output-tokens) plus værktøjsbrug (f.eks. websøgning), svarende til andre modeller. CometAPI tilbyder priser på 20 % af den officielle pris. Her er detaljerne:

Min anbefaling

Brug dybdegående research fra ChatGPT: når du ønsker en forskningsassistent uden assistanceDu skriver en forespørgsel, agenten søger på nettet, syntetiserer og giver dig en rapport med citater. Dette er ideelt til ad hoc-forskning, idégenerering eller forretningsmæssig/akademisk udforskning.

Brug API'en hvis:

• Du har et udvikler-workflow (f.eks. generering af daglige forskningsresuméer, integration med interne værktøjer, automatisering af forskningspipelines).
• Du er okay med at håndtere værktøjsorkestrering: afklaring af spørgsmål, crawling, chunking og efterbehandling af resultater.
• Du har brug for mere kontrol: Du kan justere prompts, håndtere afklaringer, linke værktøjer og integrere med dine egne systemer.

Hvordan fungerer Deep Research i ChatGPT egentlig under motorhjelmen?

Kernetekniske komponenter (pipeline-oversigt)

En typisk Deep Research-kørsel kæder flere undersystemer sammen:

1. Forståelse og nedbrydning af forespørgslerSystemet opdeler først brugerprompten i underopgaver (f.eks. definere omfang, finde primære kilder, udtrække tal, syntetisere uenigheder). Eksplicit nedbrydning forbedrer sporbarheden for lange, komplekse opgaver.

2. Hentning og browsingAssistenten bruger en kombination af cachelagrede indekser, websøgnings-API'er og en intern browsing-agent til at hente sider, PDF'er, datasæt og kodestykker. Hentning er ikke bare "top-k"-gennemgang; det inkluderer normalt omrangering for autoritet og relevans samt udtræk af kodestykker for bevismateriale. Faglige gennemgange af RAG viser, at dette hybride hentnings- og genereringsmønster nu er standard for jordbaserede output.

3. Dokumentindtagelse og lang kontekstræsonnementDokumenter opdeles i chunker, konverteres til vektorindlejringer og føres ind i ræsonnementsmodellen sammen med en tankekæde eller en deliberativ ræsonnementsprompt. Moderne forskningsmetoder udnytter længere kontekstvinduer (og undertiden selektiv finjustering eller kontekstbaserede eksempler) for at opretholde sammenhæng på tværs af syntese fra flere kilder.

4. Konsolidering og citering af bevismaterialeModellen identificerer påstande, der kræver underbyggelse, vedhæfter proveniens (URL'er, citerede uddrag eller bibliografiske metadata) og fremhæver usikkerheder. Produkter kan indeholde en bibliografi og indlejrede citater eller en eksporterbar rapport.

5. Sikkerhed, filtrering og kontrol af mennesker i kredsløbetFør de endelige output leveres, kører Deep Research-moduler sikkerhedspolitikker (filtrering af hallucinationer, markering af kontroversielle påstande, tilføjelse af indholdsadvarsler) og sender nogle gange højrisikoopgaver til menneskelige korrekturlæsere eller kræver brugerbekræftelse.

Hvilke algoritmer og tilgange er vigtigst lige nu?

• Retrieval-Augmented Generation (RAG) — stadig centralt for at forankre modeloutput i ekstern evidens. Systematiske gennemgange viser, at RAG fortsat er en dominerende tilgang til faktuel forankring, selvom debatter om omkostninger og robusthed fortsætter.
• Deliberativ / tankekædejustering — eksplicitte interne ræsonnementstrin, der anvendes både til at forbedre nøjagtigheden og til at sætte modeller i stand til at referere til sikkerhedsspecifikationer, når de besvarer.
• Grafstruktureret hentning (GraphRAG og varianter) — integration af relationel viden og multi-hop-forbindelser for at fremlægge mere relevant, kontekstbevidst evidens. Dette er et aktivt forskningsområde i 2024-2025.
• Agentrammer — små controlleragenter, der orkestrerer browsing-, udtræknings-, verifikations- og opsummeringstrin, er nu almindelige i produktionsflows for dybdegående forskning. Disse controllere reducerer end-to-end-skørhed.

begrænsninger og sikkerheds-/etiske bekymringer

Hvor troværdige er outputtene (hallucinationer og fejlattribueringer)?

Selvom Deep Research forbedrer citationsraterne sammenlignet med simple prompts, hallucinerer modeller stadig fakta og fejlagtigt tilskriver påstande, især ved forespørgsler med lavt signal eller når autoritative kilder er bag betalingsmure. Produktannoncerne og rapporteringen anerkender disse begrænsninger; lettere, billigere modelvarianter øger også risikoen for kortere, mindre underbyggede svar, når de bruges uden omhu.

Hvilke mentale sundheds- og samfundsmæssige risici er forbundet med bred tilgængelighed?

OpenAI og uafhængig rapportering afslører et ikke-trivielt sæt af risici for social skade. Offentlig rapportering indikerer, at betydelige ugentlige interaktioner med ChatGPT inkluderer selvmordstanker eller psykose-flag; dette tal har ført til granskning, retssager og regulatorisk opmærksomhed. Disse hændelser understreger, at Deep Research – især når det bruges til rådgivning eller terapeutiske sammenhænge – skal kombineres med sikkerhedsforanstaltninger, henvisning til menneskelige eksperter og klare ansvarsfraskrivelser.

Hvad med bias, misbrug og fjendtlig manipulation?

Dyb research kan manipuleres af modstandere, der optimerer webindhold for vildledende signaler (SEO, sockpuppet-kilder), eller af grupper, der bevidst sår misinformation for at påvirke syntese. Forskning i modstanderrobust hentning, proveniensverifikation og proveniensbevidst modeltræning er derfor afgørende.

Bekymringer om privatliv og ophavsret

Scraping, indeksering og opsummering af paywall-beskyttet eller ophavsretligt beskyttet forskning rejser juridiske og etiske spørgsmål. Produktteams undersøger licenserede korpora, tilladelser og vandmærkning for at imødegå disse bekymringer; forskning i grænser for fair use for automatiseret opsummering er i gang.

Konklusion

Dybdegående forskning i ChatGPT er ikke et enkelt laboratorium eller en enkelt teknik; det er en lagdelt indsats, der spænder over hentning og forankring, tilpasning gennem ræsonnement, multimodal og realtidsinteraktion, effektiv modeludvikling og de systemer/infrastrukturer, der gør disse eksperimenter mulige i stor skala. Nylige produktlanceringer ("dybdegående forskning"-funktionen og den opgraderede GPT-serie), virksomhedsforskning om deliberativ tilpasning, aktivt akademisk arbejde med RAG- og agentmodeller samt massive infrastrukturinvesteringer kortlægger tilsammen det område, hvor feltet satser lige nu.

I øjeblikket kan dybdegående research anvendes via ChatGPT og API, hver med sine egne fordele og ulemper.

Udviklere kan få adgang O4-Mini-Deep-Research API og O3-Dybdegående Forsknings-API gennem Comet API, den nyeste modelversion opdateres altid med den officielle hjemmeside. For at begynde, udforsk modellens muligheder i Legeplads og konsulter API guide for detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. CometAPI tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.

Klar til at gå? → Tilmeld dig CometAPI i dag !

Hvis du vil vide flere tips, guider og nyheder om AI, følg os på VK, X og Discord!