Dove si trova la ricerca approfondita in ChatGPT? Una panoramica professionale

Nel periodo 2024-2025 ChatGPT e i suoi modelli simili sono passati dall'essere LLM puramente conversazionali all'offerta end-to-end ricerca approfondita Funzionalità: recupero assistito dal browser, sintesi estesa, estrazione multimodale delle prove e controlli di sicurezza strettamente integrati. Ora discuteremo cos'è la ricerca approfondita e dove possiamo ottenerla.

Che cos'è la "Ricerca approfondita" in ChatGPT?

"Deep Research" è una funzionalità di ChatGPT che va oltre le semplici domande e risposte: si fornisce un prompt di ricerca (ad esempio, "esaminare gli ultimi lavori su XX, riassumere i metodi chiave e fornire citazioni riproducibili") e il sistema recupera autonomamente documenti web, legge ed estrae prove, aggrega punti di vista contrastanti e restituisce un report strutturato e referenziato. La funzionalità riunisce la navigazione, il recupero dei documenti e la sintesi in un unico flusso, offrendo all'utente un'esperienza di ricerca quasi umana, anziché una semplice risposta generata.

Perché questa tempistica? Dati, elaborazione, modelli e domanda di prodotto

Tre tendenze convergenti hanno reso pratica la Deep Research nel 2024-2025:

1. Modelli multimodali e di ragionamento migliorati. I modelli base più recenti (serie O, GPT-4O e, più tardi, la famiglia GPT-5) offrono un ragionamento più approfondito e la capacità di seguire istruzioni articolate in più fasi. Ciò consente un'analisi più approfondita delle prove recuperate.
2. Strumenti per la navigazione e il recupero sicuri. Interfacce degli strumenti migliorate (sandbox, navigazione con clic, moduli di recupero) e modelli architetturali come la generazione aumentata dal recupero (RAG) hanno consentito ai modelli di consultare fonti esterne durante una sessione. Il risultato: una conoscenza più ricca e aggiornabile senza necessità di riqualificazione.
3. Richiesta di prodotti per l'automazione che consenta di risparmiare tempo. Organizzazioni e individui desiderano assistenti di ricerca automatizzati che producano output strutturati e citabili in pochi minuti anziché ore, spingendo i fornitori a rendere produttive le pipeline di ricerca come funzionalità. Il lancio da parte di OpenAI di uno strumento dedicato alla "ricerca approfondita" e delle successive varianti leggere riflette questa spinta del mercato.

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Dove si trova la ricerca approfondita in chatgpt

ChatGPT web/app:

Deep Research è un ChatGPT integrato agente (uno strumento/modalità dedicato) che naviga, legge e sintetizza autonomamente pagine web, PDF, immagini e file caricati in un report di ricerca citato. Appare all'interno dell'interfaccia di ChatGPT come Ricerca approfondita opzione (o tramite "Modalità agente" / selettore agente) ed è disponibile in forma a livelli (una versione a pagamento del modello completo più una variante "leggera" più economica distribuita a più utenti). è un integrato opzione nel compositore ChatGPT - scegliere “Ricerca approfondita” dal menu a discesa compositore/strumenti (o dalla "modalità agente" nei più recenti aggiornamenti dell'interfaccia utente) e digita la tua query di ricerca.

I piani Plus/Team/Enterprise/Edu consentono 25 attività al mese; gli utenti Pro possono eseguire 250 attività al mese; gli utenti gratuiti possono eseguire 5 attività al mese e attiveranno la modalità Lightweight Backup dopo aver raggiunto il limite di quota.

Passaggi rapidi:

1. Apri ChatGPT (chatgpt.com / chat.openai.com) e accedi.
2. Avvia una nuova chat e guarda il compositore di messaggi (dove scrivi). Fai clic sul menu a discesa modalità/strumenti. Dovresti vedere “Ricerca approfondita” (o seleziona modalità agente per accedere alle funzionalità visive/agente aggiornate).
3. Inserisci il tuo prompt e (facoltativamente) allega file (PDF, fogli di calcolo, immagini). Deep Research verrà eseguito (in genere durerà dai 5 ai 30 minuti) e restituirà un report con le citazioni.

Se non vedi il segno “+”, devi digitare “/” (elimina “”) nella casella di input prima del prompt, dopodiché vedrai l'analisi approfondita.

Accesso API

OpenAI effettua fornire un'API di ricerca approfondita. In alternativa, puoi scegliere CometaAPI , che utilizza l'API di ricerca approfondita di chatgpt. Si tratta di una piattaforma API aggregata di terze parti che offre prezzi API a un costo inferiore rispetto alla piattaforma ufficiale. Utilizza endpoint per chiamare Deep Research.

A partire dal 2025, sono disponibili due modelli specializzati in Deep Research:

• API O3-Deep-Research: o3-deep-research — il modello di ricerca più potente e di alta qualità.
• API O4-Mini-Deep-Research: o4-mini-deep-research — una versione più leggera e meno costosa per query più rapide e frequenti.

OpenAI addebita le spese per la ricerca approfondita in base a utilizzo del token (token di input e output), più l'utilizzo di strumenti (ad esempio, la ricerca web), simile ad altri modelli. CometAPI offre prezzi al 20% del prezzo ufficiale. Ecco i dettagli:

La mia raccomandazione

Utilizza ChatGPT Deep Research: quando vuoi un assistente di ricerca non interventista: digita una query, l'agente naviga sul web, sintetizza e fornisce un report con citazioni. Ideale per ricerche ad hoc, ideazioni o esplorazioni aziendali/accademiche.

Usa l'API Se:

• Puoi flusso di lavoro dello sviluppatore (ad esempio, generazione di riepiloghi di ricerca giornalieri, integrazione con strumenti interni, automazione delle pipeline di ricerca).
• Sei in grado di gestire l'orchestrazione degli strumenti: chiarire le domande, eseguire l'analisi, suddividere in blocchi e post-elaborare i risultati.
• Hai bisogno di più controllo: puoi modificare i prompt, gestire i chiarimenti, collegare gli strumenti e integrarli con i tuoi sistemi.

Come funziona realmente la Ricerca Approfondita in ChatGPT?

Componenti tecnici principali (vista pipeline)

Una tipica esecuzione di Deep Research prevede la concatenazione di diversi sottosistemi:

1. Comprensione e decomposizione delle query: Il sistema innanzitutto analizza il prompt dell'utente in sottoattività (ad esempio, definire l'ambito, trovare fonti primarie, estrarre numeri, sintetizzare le divergenze). La scomposizione esplicita migliora la tracciabilità per attività lunghe e complesse.

2. Recupero e navigazione: L'assistente utilizza una combinazione di indici memorizzati nella cache, API di ricerca web e un agente di navigazione interno per recuperare pagine, PDF, set di dati e frammenti di codice. Il recupero non è solo un passaggio "top-k"; di solito include la riclassificazione per autorità e pertinenza e l'estrazione di frammenti per ottenere prove. Le revisioni accademiche di RAG mostrano che questo modello ibrido di recupero + generazione è ormai standard per gli output basati su dati concreti.

3. Inserimento di documenti e ragionamento a lungo contesto: I documenti vengono suddivisi in blocchi, convertiti in incorporamenti vettoriali e inseriti nel modello di ragionamento insieme a una catena di pensiero o a un prompt di ragionamento deliberativo. Le moderne modalità di ricerca sfruttano finestre contestuali più lunghe (e talvolta un fine-tuning selettivo o esemplari contestualizzati) per mantenere la coerenza nella sintesi multi-sorgente.

4. Consolidamento delle prove e citazione: Il modello identifica le affermazioni che richiedono supporto, ne allega la provenienza (URL, frammenti citati o metadati bibliografici) ed evidenzia le incertezze. I prodotti possono fornire una bibliografia e citazioni in linea o un report esportabile.

5. Sicurezza, filtraggio e controlli umani: Prima di consegnare i risultati finali, i moduli Deep Research applicano policy di sicurezza (filtraggio delle allucinazioni, segnalazione di affermazioni controverse, aggiunta di avvisi sui contenuti) e talvolta indirizzano le attività ad alto rischio a revisori umani o richiedono la conferma dell'utente.

Quali algoritmi e approcci sono più importanti in questo momento?

• Generazione aumentata di recupero (RAG) — ancora fondamentale per il fondamento dei risultati dei modelli su prove esterne. Le revisioni sistematiche mostrano che il RAG rimane un approccio dominante per il fondamento fattuale, sebbene continuino i dibattiti su costi e robustezza.
• Allineamento deliberativo/della catena di pensiero — passaggi di ragionamento interno espliciti utilizzati sia per migliorare l'accuratezza sia per consentire ai modelli di fare riferimento alle specifiche di sicurezza durante la risposta.
• Recupero strutturato tramite grafici (GraphRAG e varianti) — integrare la conoscenza relazionale e le connessioni multi-hop per far emergere prove più pertinenti e contestualizzate. Si tratta di un'area di ricerca attiva nel 2024-2025.
• Framework degli agenti — piccoli agenti controller che orchestrano le fasi di navigazione, estrazione, verifica e riepilogo sono ormai comuni nei flussi di produzione di Deep Research. Questi controller riducono la fragilità end-to-end.

limitazioni e problemi di sicurezza/etici

Quanto sono affidabili i risultati (allucinazioni e attribuzioni errate)?

Sebbene Deep Research migliori i tassi di citazione rispetto ai semplici prompt, i modelli continuano a simulare i fatti e ad attribuire erroneamente le affermazioni, soprattutto per query con segnale basso o quando le fonti autorevoli sono protette da paywall. Gli annunci e i report sui prodotti riconoscono questi limiti; varianti di modello più leggere ed economiche aumentano anche il rischio di risposte più brevi e meno supportate se utilizzate senza attenzione.

Quali sono i rischi per la salute mentale e per la società legati alla sua ampia disponibilità?

OpenAI e report indipendenti rivelano una serie non banale di rischi di danno sociale. I report pubblici indicano che interazioni settimanali sostanziali con ChatGPT includono segnali di ideazione suicidaria o psicosi; questo dato ha suscitato attenzione, contenziosi e attenzioni normative. Questi incidenti sottolineano che la Ricerca Approfondita, soprattutto quando utilizzata a fini di consulenza o in contesti terapeutici, deve essere integrata con misure di sicurezza, indicazioni a esperti umani e chiare dichiarazioni di esclusione di responsabilità.

E che dire dei pregiudizi, degli abusi e della manipolazione avversaria?

La ricerca approfondita potrebbe essere manipolata da avversari che ottimizzano i contenuti web per ottenere segnali ingannevoli (SEO, fonti fittizie) o da gruppi che diffondono intenzionalmente disinformazione per influenzare la sintesi. La ricerca sul recupero robusto degli avversari, sulla verifica della provenienza e sull'addestramento dei modelli basati sulla consapevolezza della provenienza è quindi fondamentale.

Preoccupazioni relative alla privacy e al copyright

L'estrazione, l'indicizzazione e la sintesi di ricerche protette da paywall o copyright sollevano questioni legali ed etiche. I team di prodotto stanno valutando corpora concessi in licenza, autorizzazioni e watermarking per affrontare queste problematiche; è in corso la ricerca sui limiti del fair use per la sintesi automatica.

Conclusione

La ricerca approfondita in ChatGPT non si concentra su un singolo laboratorio o su una singola tecnica; è uno sforzo articolato che abbraccia recupero e messa a terra, allineamento tramite ragionamento, interazione multimodale e in tempo reale, progettazione efficiente dei modelli e i sistemi/infrastrutture che rendono possibili questi esperimenti su larga scala. I recenti lanci di prodotti (la funzionalità "ricerca approfondita" e la serie GPT aggiornata), la ricerca aziendale sull'allineamento deliberativo, il lavoro accademico attivo su modelli RAG e agentici e gli ingenti investimenti infrastrutturali delineano insieme il territorio in cui il settore sta attualmente puntando.

Attualmente, la ricerca approfondita può essere effettuata tramite ChatGPT e API, ognuno con i suoi vantaggi e svantaggi.

Gli sviluppatori possono accedere API O4-Mini-Deep-Research e al API O3-Deep-Research tramite CometAPI, l'ultima versione del modello è sempre aggiornato con il sito ufficiale. Per iniziare, esplora le capacità del modello nel Parco giochi e consultare il Guida API per istruzioni dettagliate. Prima di accedere, assicurati di aver effettuato l'accesso a CometAPI e di aver ottenuto la chiave API. CometaAPI offrire un prezzo molto più basso rispetto al prezzo ufficiale per aiutarti a integrarti.

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