Где глубокие исследования в ChatGPT? Профессиональный обзор

В течение 2024–2025 гг. ChatGPT и родственные ему модели перешли от чисто разговорных программ LLM к предоставлению комплексных программ глубокое исследование Возможности: поиск с помощью браузера, синтез длинных форм, мультимодальное извлечение данных и тесно интегрированные средства контроля безопасности. Теперь мы обсудим, что такое углублённое исследование и где его можно получить.

Что такое «глубокое исследование» в ChatGPT?

«Глубокие исследования» — это продуктивная функция ChatGPT, которая выходит за рамки простых вопросов и ответов: вы задаёте исследовательский запрос (например, «просмотрите последние работы по теме XX, обобщите ключевые методы и предоставьте воспроизводимые ссылки»), и система автономно извлекает веб-документы, читает и извлекает доказательства, объединяет противоречивые точки зрения и возвращает структурированный отчёт со ссылками. Эта функция объединяет просмотр, поиск документов и синтез в один поток, так что пользователь получает практически человеческий интерфейс помощника исследователя, а не просто сгенерированный ответ.

Почему именно сейчас? Данные, вычисления, модели и спрос на продукцию

Три сходящиеся тенденции сделали глубокие исследования практичными в 2024–2025 годах:

1. Улучшенные мультимодальные и рассудочные модели. Более новые базовые модели (серия O, GPT-4o и более позднее семейство GPT-5) обеспечивают более точные рассуждения и способность следовать многошаговым инструкциям. Это позволяет проводить более глубокий анализ полученных данных.
2. Инструменты для безопасного просмотра и поиска. Улучшенные интерфейсы инструментов (песочницы, кликовый просмотр, модули поиска) и архитектурные шаблоны, такие как генерация дополненных поиском данных (RAG), позволили моделям обращаться к внешним источникам во время сеанса. Результат: более обширные и обновляемые знания без необходимости повторного обучения.
3. Спрос на продукцию для автоматизации, экономящей время. Организациям и частным лицам нужны автоматизированные помощники исследователей, которые выдают структурированные, пригодные для цитирования результаты за минуты, а не за часы, что подталкивает поставщиков к превращению исследовательских конвейеров в отдельные функции. Запуск OpenAI специализированного инструмента для «глубоких исследований» и его более поздних облегченных версий отражает этот рыночный спрос.

---

Где глубокие исследования в чате?

Веб-приложение ChatGPT:

Deep Research — это встроенный ChatGPT агент (специализированный инструмент/режим), который автономно просматривает, читает и синтезирует веб-страницы, PDF-файлы, изображения и загруженные файлы в цитируемый исследовательский отчёт. Он отображается в интерфейсе ChatGPT как Глубокие исследования (или через «Режим агента» / селектор агентов) и доступен в многоуровневой форме (полная платная версия плюс более дешевый «облегченный» вариант, доступный большему количеству пользователей). Это встроенный опция в композиторе ChatGPT - выбирать «Глубокое исследование» из раскрывающегося списка Composer/Tools (или из «режима агента» в новых обновлениях пользовательского интерфейса) и введите свой исследовательский запрос.

Планы Plus/Team/Enterprise/Edu допускают 25 задач в месяц; пользователи Pro могут запускать 250 задач в месяц; пользователи Free могут запускать 5 задач в месяц и активируют режим облегченного резервного копирования после достижения лимита квоты.

Быстрые шаги:

1. Откройте ChatGPT (chatgpt.com / chat.openai.com) и войдите в систему.
2. Начните новый чат и посмотрите на редактор сообщений (где вы пишете). Нажмите на раскрывающееся меню «Режим/Инструменты». Вы должны увидеть «Глубокое исследование» (или выберите режим агента для доступа к обновленным визуальным/агентским функциям).
3. Введите запрос и (необязательно) прикрепите файлы (PDF-файлы, таблицы, изображения). Deep Research выполнит анализ (обычно в течение 5–30 минут) и предоставит отчёт с цитированием.

Если вы не видите знак «+», вам необходимо ввести «/» (удалить «») в поле ввода перед подсказкой, и тогда вы увидите подробный анализ.

Доступ API

OpenAI приносит Предоставьте API для глубокого исследования. В качестве альтернативы вы можете выбрать CometAPI , который использует API глубокого исследования Chatgpt. Это сторонняя агрегированная платформа API, предлагающая более низкие цены, чем официальная платформа. Используйте Ответы конечная точка для вызова Deep Research.

По состоянию на 2025 год существуют две модели, специализирующиеся на глубоких исследованиях:

• API O3-Deep-Research: o3-deep-research — более мощная, высококачественная модель исследования.
• API O4-Mini-Deep-Research: o4-mini-deep-research — более легкая и недорогая версия для более быстрых или частых запросов.

OpenAI взимает плату за глубокие исследования на основе использование токена (входные и выходные токены), а также использование инструментов (например, веб-поиска), аналогично другим моделям. CometAPI предлагает цены на уровне 20% от официальной цены. Подробности:

Моя рекомендация

Используйте ChatGPT Deep Research: когда вы хотите научный сотрудник, не вмешивающийся в процесс: вы вводите запрос, агент просматривает веб-страницы, синтезирует данные и предоставляет вам отчёт с цитатами. Это идеально подходит для спонтанных исследований, генерации идей или бизнес-/академических исследований.

Используйте API если:

• У вас есть рабочий процесс разработчика (например, создание ежедневных сводок исследований, интеграция с внутренними инструментами, автоматизация исследовательских конвейеров).
• Вы хорошо справляетесь с оркестровкой инструментов: уточняющими вопросами, сканированием, разделением на фрагменты и постобработкой результатов.
• Вам необходимо больше контроля: вы можете настраивать подсказки, вносить уточнения, связывать инструменты и интегрировать их со своими собственными системами.

Как на самом деле работает Deep Research в ChatGPT?

Основные технические компоненты (вид конвейера)

Типичный запуск Deep Research включает в себя несколько подсистем:

1. Понимание и декомпозиция запроса: Система сначала разбирает запрос пользователя на подзадачи (например, определить область действия, найти первоисточники, извлечь числа, синтезировать разногласия). Явная декомпозиция улучшает прослеживаемость для длительных и сложных задач.

2. Поиск и просмотр: Помощник использует комбинацию кэшированных индексов, API веб-поиска и внутреннего браузерного агента для извлечения страниц, PDF-файлов, наборов данных и фрагментов кода. Извлечение — это не просто сквозной поиск по ключевым словам; оно обычно включает в себя переоценку авторитетности и релевантности, а также извлечение фрагментов для подтверждения. Научные обзоры RAG показывают, что этот гибридный шаблон извлечения и генерации теперь является стандартом для обоснованных результатов.

3. Прием документов и рассуждения в широком контексте: Документы разделяются на фрагменты, преобразуются в векторные представления и подаются в модель рассуждений вместе с цепочкой рассуждений или подсказкой для осмысленного рассуждения. Современные методы исследования используют более длинные контекстные окна (а иногда и выборочную тонкую настройку или примеры в контексте) для поддержания согласованности при синтезе из нескольких источников.

4. Консолидация доказательств и цитирование: Модель выявляет утверждения, требующие подтверждения, добавляет данные об их происхождении (URL-адреса, фрагменты цитат или библиографические метаданные) и выявляет неопределенности. Продукты могут предоставлять библиографию и встроенные цитаты или экспортируемый отчет.

5. Безопасность, фильтрация и проверки с участием человека: Перед выдачей окончательных результатов модули Deep Research применяют политики безопасности (фильтруют галлюцинации, отмечают спорные заявления, добавляют предупреждения о содержании) и иногда направляют высокорисковые задачи рецензентам или требуют подтверждения пользователя.

Какие алгоритмы и подходы сейчас наиболее важны?

• Поисково-дополненная генерация (RAG) — по-прежнему играет ключевую роль в обосновании результатов модели внешними данными. Систематические обзоры показывают, что RAG остаётся доминирующим подходом к фактическому обоснованию, хотя продолжаются споры о его стоимости и надёжности.
• Совещательное/цепочечное выравнивание — явные внутренние этапы рассуждений, используемые как для повышения точности, так и для того, чтобы дать возможность моделям ссылаться на спецификации безопасности при ответе.
• Графоструктурированный поиск (GraphRAG и варианты) — интеграция реляционных знаний и многосекционных связей для выявления более релевантных, контекстно-зависимых данных. Это направление исследований будет активно развиваться в 2024–2025 годах.
• Агентские фреймворки — небольшие агенты-контроллеры, которые координируют этапы просмотра, извлечения, проверки и суммирования, теперь широко используются в производственных процессах глубокого исследования. Эти контроллеры снижают сквозную нестабильность.

ограничения и вопросы безопасности/этики

Насколько достоверны полученные результаты (галлюцинации и ошибочные атрибуции)?

Хотя Deep Research повышает показатели цитирования по сравнению с простыми подсказками, модели по-прежнему искажают факты и неверно истолковывают утверждения, особенно в случае запросов со слабым сигналом или когда авторитетные источники находятся за платным доступом. В анонсах и отчётах продуктов эти ограничения признаются; более лёгкие и дешёвые варианты моделей также увеличивают риск получения более коротких и менее подтверждённых ответов при неосторожном использовании.

Какие риски для психического здоровья и общества связаны с широкой доступностью?

OpenAI и независимые отчёты выявляют нетривиальный набор рисков, связанных с причинением общественного вреда. Публичные отчёты свидетельствуют о том, что существенные еженедельные взаимодействия с ChatGPT включают суицидальные мысли или признаки психоза; этот показатель стал объектом пристального внимания, судебных разбирательств и регулирующих органов. Эти инциденты подчёркивают, что глубокие исследования, особенно при использовании в консультационных или терапевтических целях, должны сочетаться с мерами безопасности, ориентацией на экспертов-людей и чёткими заявлениями об отказе от ответственности.

А как насчет предвзятости, злоупотреблений и враждебной манипуляции?

Глубокие исследования могут быть использованы злоумышленниками, оптимизирующими веб-контент для создания ложных сигналов (SEO, источники-«подставные лица»), или группами, намеренно распространяющими дезинформацию для влияния на синтез. Поэтому исследования в области поиска, устойчивого к состязательным атакам, проверки происхождения и обучения моделей с учётом происхождения имеют решающее значение.

Проблемы конфиденциальности и авторских прав

Сбор, индексация и резюмирование платных или защищенных авторским правом исследований поднимают юридические и этические вопросы. Команды разработчиков изучают лицензирование корпусов, разрешения и водяные знаки для решения этих проблем; исследования границ добросовестного использования для автоматизированного резюмирования продолжаются.

Заключение

Глубокие исследования в ChatGPT — это не отдельная лаборатория или отдельная методика; это многоуровневая работа, охватывающая поиск и обоснование, выравнивание на основе рассуждений, мультимодальное и интерактивное взаимодействие, эффективную разработку моделей, а также системы/инфраструктуру, которые делают эти эксперименты возможными в таком масштабе. Недавние запуски продуктов (функция «глубоких исследований» и обновлённая серия GPT), корпоративные исследования в области делиберативного выравнивания, активная академическая работа над RAG и агентными моделями, а также масштабные инвестиции в инфраструктуру — всё это вместе определяет, на какую территорию эта область делает ставку в настоящее время.

В настоящее время глубокие исследования можно проводить с помощью ChatGPT и API, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки.

Разработчики могут получить доступ API O4-Mini-Deep-Research и API O3-Deep-Research через CometAPI, последняя версия модели Всегда обновляется на официальном сайте. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.

Готовы к работе?→ Зарегистрируйтесь в CometAPI сегодня !

Если вы хотите узнать больше советов, руководств и новостей об искусственном интеллекте, подпишитесь на нас VK, X и Discord!