Di manakah Penyelidikan Mendalam dalam ChatGPT? Gambaran keseluruhan profesional

Sepanjang 2024–2025 ChatGPT dan model adik-beradiknya beralih daripada LLM perbualan semata-mata kepada menawarkan hujung ke hujung penyelidikan mendalam keupayaan: mendapatkan semula berbantukan penyemak imbas, sintesis bentuk panjang, pengekstrakan bukti berbilang mod, dan kawalan keselamatan bersepadu yang ketat. Sekarang kita akan membincangkan apakah penyelidikan yang mendalam dan di mana kita boleh mendapatkannya.

Apakah "Penyelidikan Dalam" dalam ChatGPT?

"Penyelidikan Dalam" ialah ciri yang dihasilkan dalam ChatGPT yang melangkaui Soal Jawab satu pusingan: anda memberikan gesaan penyelidikan (contohnya, "tinjau kerja terbaharu pada XX, meringkaskan kaedah utama dan memberikan petikan yang boleh dihasilkan semula"), dan sistem secara autonomi mengambil semula dokumen web, membaca dan mengekstrak bukti, mengagregatkan sudut pandangan yang bercanggah dan mengembalikan laporan berstruktur, merujuk laporan secara automatik. Ciri ini menggabungkan penyemakan imbas, pengambilan dokumen dan sintesis ke dalam satu aliran supaya pengguna mendapat pengalaman pembantu penyelidik hampir manusia dan bukannya balasan yang dijana biasa.

Mengapa masa? data, pengiraan, model dan permintaan produk

Tiga aliran menumpu menjadikan Penyelidikan Dalam praktikal pada 2024–2025:

1. Model multimodal dan penaakulan yang lebih baik. Model asas yang lebih baharu (siri-o, GPT-4o, dan keluarga GPT-5 yang kemudiannya) memberikan penaakulan dan keupayaan yang lebih kukuh untuk mengikut arahan berbilang langkah. Itu membenarkan analisis yang lebih mendalam terhadap bukti yang diperoleh.
2. Alat untuk menyemak imbas dan mendapatkan semula yang selamat. Antara muka alat yang lebih baik (kotak pasir, penyemakan imbas klik lalu, modul perolehan semula) dan corak seni bina seperti model yang membolehkan penjanaan ditambah perolehan (RAG) untuk merujuk sumber luaran semasa sesi. Hasilnya: pengetahuan yang lebih kaya dan boleh dikemas kini tanpa latihan semula.
3. Permintaan produk untuk automasi menjimatkan masa. Organisasi dan individu mahukan pembantu penyelidik automatik yang menghasilkan output tersusun dan boleh disebut dalam beberapa minit dan bukannya berjam-jam — mendorong vendor untuk menghasilkan saluran paip penyelidikan sebagai ciri. Pelancaran OpenAI alat "penyelidikan mendalam" khusus dan varian ringan kemudiannya mencerminkan tarikan pasaran itu.

---

Di mana penyelidikan mendalam dalam chatgpt

Web/apl ChatGPT:

Deep Research ialah ChatGPT terbina dalam ejen (alat/mod khusus) yang secara autonomi menyemak imbas, membaca dan mensintesis halaman web, PDF, imej dan fail yang dimuat naik ke dalam laporan penyelidikan yang dipetik. Ia muncul di dalam antara muka ChatGPT sebagai Penyelidikan Mendalam pilihan (atau melalui "Mod ejen" / pemilih ejen) dan tersedia dalam bentuk berperingkat (versi berbayar model penuh ditambah dengan varian "ringan" yang lebih murah dilancarkan kepada lebih ramai pengguna). ia adalah terbina dalam pilihan dalam komposer ChatGPT - pilih “Penyelidikan mendalam” daripada lungsur turun komposer/alat (atau daripada "mod ejen" dalam kemas kini UI yang lebih baharu) dan taip pertanyaan penyelidikan anda.

Pelan Plus/Team/Enterprise/Edu membenarkan 25 tugasan setiap bulan; Pengguna pro boleh menjalankan 250 tugas setiap bulan; Pengguna percuma boleh menjalankan 5 tugasan setiap bulan, dan akan mengaktifkan mod Sandaran Ringan selepas mencapai had kuota.

Langkah pantas:

1. Buka ChatGPT (chatgpt.com / chat.openai.com) dan log masuk.
2. Mulakan sembang baharu dan lihat penggubah mesej (tempat anda menaip). Klik lungsur turun mod/alat. Anda patut lihat “Penyelidikan mendalam” (atau pilih mod ejen untuk mengakses ciri visual/ejen yang dikemas kini).
3. Masukkan gesaan anda dan (sebagai pilihan) lampirkan fail (PDF, hamparan, imej). Penyelidikan Dalam akan dijalankan (biasanya 5–30 minit) dan mengembalikan laporan yang dipetik.

Jika anda tidak melihat tanda “+”, anda perlu menaip “/” (padam “”) dalam kotak input sebelum gesaan, dan kemudian anda akan melihat analisis mendalam.

Akses API

OpenAI tidak menyediakan API Penyelidikan Dalam. Sebagai alternatif, anda boleh memilih CometAPI , yang menggunakan API penyelidikan mendalam chatgpt. Ini ialah platform API teragregat pihak ketiga yang menawarkan harga API pada kos yang lebih rendah daripada platform rasmi, Gunakan Responses titik akhir untuk memanggil Deep Research.

Terdapat dua model pengkhususan Deep Research pada 2025:

• O3-Deep-Research API: o3-deep-research — model penyelidikan yang lebih berkuasa dan berkualiti tinggi.
• O4-Mini-Deep-Research API: o4-mini-deep-research — versi yang lebih ringan, kos lebih rendah untuk pertanyaan yang lebih pantas atau lebih kerap.

Caj OpenAI untuk Penyelidikan Dalam berdasarkan penggunaan token (token input dan output), serta penggunaan alat (cth, carian web), serupa dengan model lain. CometAPI menawarkan harga pada 20% daripada harga rasmi. Berikut adalah butirannya:

Syor Saya

Gunakan ChatGPT Deep Research: apabila anda mahu a pembantu penyelidik lepas tangan: anda menaip pertanyaan, ejen melakukan penyemakan imbas web, mensintesis dan memberi anda laporan dengan petikan. Ini sesuai untuk penyelidikan ad hoc, idea atau penerokaan perniagaan/akademik.

Gunakan API jika:

• Anda mempunyai aliran kerja pembangun (cth, menjana ringkasan penyelidikan harian, menyepadukan dengan alatan dalaman, mengautomasikan saluran paip penyelidikan).
• Anda boleh mengendalikan orkestrasi alat: menjelaskan soalan, merangkak, menggunting dan hasil pasca pemprosesan.
• Anda memerlukan lebih banyak kawalan: anda boleh melaraskan gesaan, mengendalikan penjelasan, alat pautan dan menyepadukan dengan sistem anda sendiri.

Bagaimanakah Penyelidikan Dalam dalam ChatGPT sebenarnya berfungsi di bawah hud?

Komponen teknikal teras (pandangan saluran paip)

Larian Deep Research biasa merantai beberapa subsistem:

1. Pemahaman dan penguraian pertanyaan: Sistem mula-mula menghuraikan gesaan pengguna ke dalam sub-tugas (cth, tentukan skop, cari sumber utama, ekstrak nombor, sintesis perselisihan). Penguraian eksplisit meningkatkan kebolehkesanan untuk tugasan yang panjang dan kompleks.

2. Mendapatkan semula dan menyemak imbas: Pembantu menggunakan gabungan indeks cache, API carian web dan ejen penyemakan imbas dalaman untuk mengambil halaman, PDF, set data dan coretan kod. Pengambilan semula bukan sekadar "top-k" pass-through; ia biasanya termasuk penarafan semula untuk kuasa dan perkaitan, dan pengekstrakan coretan untuk bukti. Ulasan ilmiah RAG menunjukkan corak penjanaan semula hibrid ini kini menjadi standard untuk output dibumikan.

3. Dokumen pengingesan & penaakulan konteks panjang: Dokumen digunting, ditukar menjadi benam vektor dan dimasukkan ke dalam model penaakulan bersama-sama dengan rantaian pemikiran atau gesaan penaakulan musyawarah. Mod penyelidikan moden mengeksploitasi tetingkap konteks yang lebih panjang (dan kadangkala penalaan halus terpilih atau contoh dalam konteks) untuk mengekalkan koheren merentas sintesis berbilang sumber.

4. Penyatuan bukti dan petikan: Model mengenal pasti dakwaan yang memerlukan sokongan, melampirkan asal (URL, coretan petikan atau metadata bibliografi) dan menyerlahkan ketidakpastian. Produk mungkin menyediakan bibliografi dan petikan sebaris atau laporan boleh eksport.

5. Keselamatan, penapisan dan pemeriksaan manusia-dalam-gelung: Sebelum menyampaikan output akhir, modul Deep Research menjalankan dasar keselamatan (menapis halusinasi, membenderakan tuntutan kontroversi, menambah amaran kandungan) dan kadangkala mengarahkan tugas berisiko tinggi kepada penyemak manusia atau memerlukan pengesahan pengguna.

Apakah algoritma dan pendekatan yang paling penting sekarang?

• Penjanaan Pertambahan Pengambilan (RAG) — masih menjadi pusat kepada output model pembumian dalam bukti luaran. Ulasan sistematik menunjukkan RAG kekal sebagai pendekatan dominan untuk asas fakta, walaupun perdebatan berterusan tentang kos dan keteguhan.
• Penjajaran musyawarah / rantaian pemikiran — langkah penaakulan dalaman yang eksplisit digunakan untuk meningkatkan ketepatan dan untuk membolehkan model merujuk spesifikasi keselamatan semasa menjawab.
• Pengambilan semula berstruktur graf (GraphRAG dan varian) — menyepadukan pengetahuan perhubungan dan sambungan multi-hop untuk memaparkan bukti yang lebih relevan dan sedar konteks. Ini adalah kawasan penyelidikan aktif pada 2024–2025.
• Rangka kerja ejen — ejen pengawal kecil yang mengatur langkah penyemakan imbas, pengekstrakan, pengesahan dan ringkasan kini biasa dalam aliran Penyelidikan Dalam pengeluaran. Pengawal ini mengurangkan kerapuhan hujung ke hujung.

had dan kebimbangan keselamatan/etika

Sejauh manakah output yang boleh dipercayai (halusinasi dan salah atribusi)?

Walaupun Penyelidikan Dalam meningkatkan kadar petikan berbanding dengan gesaan mudah, model masih berhalusinasi fakta dan dakwaan salah atribut, terutamanya untuk pertanyaan isyarat rendah atau apabila sumber berwibawa berada di belakang paywall. Pengumuman produk dan pelaporan mengakui had ini; varian model yang lebih ringan dan lebih murah juga meningkatkan risiko jawapan yang lebih pendek dan kurang disokong apabila digunakan tanpa berhati-hati.

Apakah risiko kesihatan mental dan masyarakat yang terikat dengan ketersediaan yang luas?

OpenAI dan pelaporan bebas mendedahkan set risiko bahaya sosial yang tidak remeh. Pelaporan awam menunjukkan bahawa interaksi mingguan yang besar dengan ChatGPT termasuk idea bunuh diri atau tanda psikosis; angka itu telah mendorong penelitian, litigasi dan perhatian kawal selia. Insiden ini menekankan bahawa Penyelidikan Dalam - terutamanya apabila digunakan untuk nasihat atau konteks terapeutik - mesti digabungkan dengan peti keselamatan gagal, penunjuk arah kepada pakar manusia dan penafian yang jelas.

Bagaimana pula dengan berat sebelah, penyalahgunaan dan manipulasi permusuhan?

Penyelidikan Dalam boleh dimanipulasi oleh musuh yang mengoptimumkan kandungan web untuk isyarat yang mengelirukan (SEO, sumber boneka sockpuppet), atau oleh kumpulan yang dengan sengaja menanam maklumat salah untuk mempengaruhi sintesis. Oleh itu, penyelidikan tentang perolehan teguh permusuhan, pengesahan asal, dan latihan model sedar asal adalah penting.

Kebimbangan privasi dan hak cipta

Mengikis, mengindeks dan meringkaskan penyelidikan berdinding berbayar atau berhak cipta menimbulkan persoalan undang-undang dan etika. Pasukan produk sedang meneroka korpora berlesen, kebenaran dan tera air untuk menangani kebimbangan ini; penyelidikan ke dalam sempadan penggunaan saksama untuk ringkasan automatik sedang dijalankan.

Kesimpulan

Penyelidikan mendalam dalam ChatGPT bukanlah satu makmal atau teknik tunggal; ia merupakan usaha berlapis yang merangkumi perolehan semula dan pembumian, penjajaran demi penaakulan, interaksi multimodal dan masa nyata, kejuruteraan model yang cekap, dan sistem/infrastruktur yang membolehkan eksperimen ini dilakukan pada skala. Pelancaran produk baru-baru ini (ciri "penyelidikan mendalam" dan siri GPT yang dinaik taraf), penyelidikan korporat mengenai penjajaran musyawarah, kerja akademik aktif pada model RAG dan agenik, dan pelaburan infrastruktur besar-besaran bersama-sama memetakan wilayah di mana bidang itu meletakkan taruhannya sekarang.

Pada masa ini, penyelidikan mendalam boleh digunakan melalui ChatGPT dan API, masing-masing mempunyai kelebihan dan kekurangannya sendiri.

Pembangun boleh mengakses O4-Mini-Deep-Research API and O3-Deep-Research API melalui CometAPI, versi model terkini sentiasa dikemas kini dengan laman web rasmi. Untuk memulakan, terokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan.

Bersedia untuk Pergi?→ Daftar untuk CometAPI hari ini !

Jika anda ingin mengetahui lebih banyak petua, panduan dan berita tentang AI, ikuti kami VK, X and Perpecahan!