การวิจัยเชิงลึกใน ChatGPT อยู่ที่ไหน? ภาพรวมระดับมืออาชีพ

ในช่วงปี 2024–2025 ChatGPT และโมเดลที่เกี่ยวข้องได้เปลี่ยนจากการเป็น LLM แบบสนทนาล้วนๆ ไปสู่การเสนอบริการแบบครบวงจร การวิจัยเชิงลึก ความสามารถ: การสืบค้นข้อมูลโดยใช้เบราว์เซอร์ช่วย การสังเคราะห์ข้อมูลแบบยาว การสกัดหลักฐานแบบหลายรูปแบบ และการควบคุมความปลอดภัยที่บูรณาการอย่างแน่นหนา ต่อไปนี้เราจะมาพูดคุยกันว่าการวิจัยเชิงลึกคืออะไร และเราจะหาได้จากที่ใด

“Deep Research” ใน ChatGPT คืออะไร?

“การวิจัยเชิงลึก” เป็นฟีเจอร์ที่พัฒนาขึ้นใน ChatGPT ซึ่งเหนือกว่าการถาม-ตอบแบบรอบเดียว: คุณตั้งคำถามเพื่อการวิจัย (เช่น “สำรวจผลงานล่าสุดเกี่ยวกับ XX สรุปวิธีการสำคัญ และให้การอ้างอิงที่ทำซ้ำได้”) จากนั้นระบบจะดึงข้อมูลเอกสารเว็บ อ่านและดึงหลักฐาน รวบรวมมุมมองที่ขัดแย้งกัน และส่งคืนรายงานที่มีโครงสร้างอ้างอิงโดยอัตโนมัติ ฟีเจอร์นี้รวมการเรียกดู การดึงข้อมูลเอกสาร และการสังเคราะห์ไว้ในขั้นตอนเดียว เพื่อให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ผู้ช่วยวิจัยที่ใกล้เคียงกับมนุษย์ แทนที่จะเป็นคำตอบที่สร้างขึ้นแบบธรรมดา

ทำไมต้องกำหนดเวลา? ข้อมูล การคำนวณ แบบจำลอง และความต้องการผลิตภัณฑ์

แนวโน้มที่บรรจบกันสามประการทำให้การวิจัยเชิงลึกสามารถนำไปปฏิบัติได้จริงในปี 2024–2025:

1. ปรับปรุงโมเดลมัลติโมดอลและการใช้เหตุผล โมเดลพื้นฐานรุ่นใหม่ (o-series, GPT-4o และตระกูล GPT-5 รุ่นใหม่กว่า) มอบการใช้เหตุผลที่แข็งแกร่งขึ้นและความสามารถในการปฏิบัติตามคำสั่งหลายขั้นตอน ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์หลักฐานที่ค้นพบได้อย่างละเอียดยิ่งขึ้น
2. เครื่องมือสำหรับการเรียกดูและดึงข้อมูลอย่างปลอดภัย อินเทอร์เฟซเครื่องมือที่ดีขึ้น (แซนด์บ็อกซ์ การเรียกดูแบบคลิกผ่าน โมดูลการดึงข้อมูล) และรูปแบบสถาปัตยกรรม เช่น การสร้างเสริมการดึงข้อมูล (RAG) ช่วยให้แบบจำลองสามารถสืบค้นข้อมูลจากแหล่งภายนอกได้ระหว่างเซสชัน ผลลัพธ์คือ ความรู้ที่ครบถ้วนและอัปเดตได้ โดยไม่ต้องฝึกอบรมซ้ำ
3. ความต้องการผลิตภัณฑ์เพื่อระบบอัตโนมัติที่ช่วยประหยัดเวลา องค์กรและบุคคลทั่วไปต้องการผู้ช่วยวิจัยอัตโนมัติที่สร้างผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างและสามารถอ้างอิงได้ภายในไม่กี่นาที แทนที่จะเป็นหลายชั่วโมง ซึ่งเป็นการผลักดันให้ผู้จำหน่ายนำกระบวนการวิจัยไปผลิตเป็นฟีเจอร์ การเปิดตัวเครื่องมือ "วิจัยเชิงลึก" เฉพาะของ OpenAI และรุ่นน้ำหนักเบาที่ออกมาในภายหลัง สะท้อนให้เห็นถึงแรงดึงดูดของตลาดดังกล่าว

---

การวิจัยเชิงลึกเกี่ยวกับ ChatGPT อยู่ที่ไหน

เว็บ/แอป ChatGPT:

Deep Research เป็น ChatGPT ในตัว ตัวแทน (เครื่องมือ/โหมดเฉพาะ) ที่เรียกดู อ่าน และสังเคราะห์หน้าเว็บ ไฟล์ PDF รูปภาพ และไฟล์ที่อัปโหลดลงในรายงานการวิจัยที่อ้างอิงโดยอัตโนมัติ จะปรากฏภายในอินเทอร์เฟซ ChatGPT เป็น การวิจัยเชิงลึก ตัวเลือก (หรือผ่าน "โหมดตัวแทน" / ตัวเลือกตัวแทน) และมีให้เลือกใช้ในรูปแบบระดับชั้น (เวอร์ชันเต็มแบบชำระเงินพร้อมเวอร์ชัน "น้ำหนักเบา" ที่ถูกกว่าซึ่งเปิดตัวให้กับผู้ใช้จำนวนมากขึ้น) เป็นตัวติดตั้งในตัว ตัวเลือกในโปรแกรมแต่งเพลง ChatGPT - เลือก “การวิจัยเชิงลึก” จากเมนูแบบดรอปดาวน์ของนักแต่งเพลง/เครื่องมือ (หรือจาก “โหมดตัวแทน” ในการอัปเดต UI ใหม่กว่า) และพิมพ์คำถามการวิจัยของคุณ

แผน Plus/Team/Enterprise/Edu อนุญาตให้ทำงานได้ 25 งานต่อเดือน ผู้ใช้ Pro สามารถรันงานได้ 250 งานต่อเดือน ผู้ใช้ฟรีสามารถรันงานได้ 5 งานต่อเดือน และจะเปิดใช้งานโหมดสำรองข้อมูลแบบ Lightweight หลังจากถึงขีดจำกัดโควตาแล้ว

ขั้นตอนด่วน:

1. เปิด ChatGPT (chatgpt.com / chat.openai.com) และลงชื่อเข้าใช้
2. เริ่มแชทใหม่และดูที่เครื่องมือเขียนข้อความ (ที่คุณพิมพ์) คลิกเมนูแบบเลื่อนลงโหมด/เครื่องมือ คุณควรเห็น “การวิจัยเชิงลึก” (หรือเลือก โหมดตัวแทน เพื่อเข้าถึงฟีเจอร์ภาพ/ตัวแทนที่อัปเดต)
3. ป้อนคำสั่งของคุณและ (ไม่บังคับ) แนบไฟล์ (PDF, สเปรดชีต, รูปภาพ) Deep Research จะดำเนินการ (โดยทั่วไป 5–30 นาที) และส่งรายงานที่อ้างอิงกลับมา

หากคุณไม่เห็นเครื่องหมาย “+” คุณต้องพิมพ์ “/” (ลบ “”) ในช่องป้อนข้อมูลก่อนข้อความแจ้งเตือน จากนั้นคุณจะเห็นการวิเคราะห์เชิงลึก

การเข้าถึง API

OpenAI ทำ ให้บริการ Deep Research API หรือคุณสามารถเลือก โคเมทเอพีไอ ซึ่งใช้ API การวิจัยเชิงลึกของ Chatgpt ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม API รวมของบุคคลที่สามที่เสนอราคา API ในราคาที่ต่ำกว่าแพลตฟอร์มอย่างเป็นทางการ ใช้ คำตอบ จุดสิ้นสุดในการเรียกการวิจัยเชิงลึก

ณ ปี 2025 มีโมเดลเฉพาะด้านการวิจัยเชิงลึกอยู่ 2 แบบ:

• API การวิจัยเชิงลึก O3: o3-deep-research — รูปแบบการวิจัยที่มีประสิทธิภาพและมีคุณภาพสูงยิ่งขึ้น
• API การวิจัยเชิงลึกขนาดเล็ก O4: o4-mini-deep-research — เวอร์ชันที่เบากว่าและราคาถูกกว่าสำหรับการค้นหาที่เร็วขึ้นหรือบ่อยขึ้น

OpenAI คิดค่าบริการสำหรับการวิจัยเชิงลึกโดยอิงจาก การใช้โทเค็น (โทเค็นอินพุตและเอาท์พุต) รวมถึงการใช้เครื่องมือ (เช่น การค้นหาเว็บ) คล้ายกับโมเดลอื่นๆ CometAPI เสนอราคา 20% ของราคาอย่างเป็นทางการ รายละเอียดมีดังนี้:

คำแนะนำของฉัน

ใช้ ChatGPT การวิจัยเชิงลึก: เมื่อคุณต้องการ ผู้ช่วยวิจัยที่ไม่ยุ่งเกี่ยว: เมื่อคุณพิมพ์คำถาม ตัวแทนจะเรียกดูเว็บ สังเคราะห์ข้อมูล และจัดทำรายงานพร้อมการอ้างอิง เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการวิจัยเฉพาะกิจ การสร้างสรรค์แนวคิด หรือการสำรวจเชิงธุรกิจ/วิชาการ

ใช้เอพีไอ ถ้า:

• คุณมี เวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนา (เช่น การจัดทำสรุปผลการวิจัยรายวัน การบูรณาการกับเครื่องมือภายใน การทำให้กระบวนการวิจัยเป็นแบบอัตโนมัติ)
• คุณสามารถจัดการการประสานงานเครื่องมือได้ เช่น การชี้แจงคำถาม การรวบรวม การแบ่งกลุ่ม และการประมวลผลผลลัพธ์ภายหลัง
• คุณต้องมีการควบคุมเพิ่มเติม: คุณสามารถปรับแต่งคำเตือน จัดการการชี้แจง เชื่อมโยงเครื่องมือ และบูรณาการกับระบบของคุณเองได้

Deep Research ใน ChatGPT ทำงานเบื้องหลังอย่างไร?

ส่วนประกอบทางเทคนิคหลัก (มุมมองท่อ)

การวิจัยเชิงลึกโดยทั่วไปจะเชื่อมโยงระบบย่อยหลายระบบเข้าด้วยกัน:

1. การทำความเข้าใจและการแยกย่อยคำถามระบบจะวิเคราะห์ข้อความแจ้งเตือนผู้ใช้เป็นงานย่อยก่อน (เช่น กำหนดขอบเขต ค้นหาแหล่งข้อมูลหลัก แยกตัวเลข สังเคราะห์ข้อขัดแย้ง) การแยกย่อยอย่างชัดเจนช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับสำหรับงานที่ซับซ้อนและยาวนาน

2. การดึงข้อมูลและการเรียกดู:ตัวช่วยใช้การผสมผสานระหว่างดัชนีที่แคชไว้, API การค้นหาเว็บ และเอเจนต์การเรียกดูภายในเพื่อดึงข้อมูลหน้าต่างๆ, PDF, ชุดข้อมูล และโค้ดสั้นๆ การดึงข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงการส่งผ่านข้อมูลแบบ "top-k" เท่านั้น แต่โดยปกติแล้วจะมีการจัดลำดับใหม่ตามความน่าเชื่อถือและความเกี่ยวข้อง และการแยกโค้ดสั้นๆ เพื่อหาหลักฐาน บทวิจารณ์ทางวิชาการเกี่ยวกับ RAG แสดงให้เห็นว่ารูปแบบการดึงข้อมูล + การสร้างแบบไฮบริดนี้กลายเป็นมาตรฐานสำหรับผลลัพธ์แบบกราวด์แล้ว

3. การนำเอกสารเข้ามาและการใช้เหตุผลแบบบริบทยาวเอกสารจะถูกแบ่งส่วน แปลงเป็นเวกเตอร์เอ็มเบดดิ้ง และป้อนเข้าสู่โมเดลการให้เหตุผลพร้อมกับแนวคิดแบบห่วงโซ่หรือการกระตุ้นการให้เหตุผลแบบไตร่ตรอง โหมดการวิจัยสมัยใหม่ใช้ประโยชน์จากหน้าต่างบริบทที่ยาวขึ้น (และบางครั้งอาจใช้การปรับแต่งแบบเลือกสรรหรือตัวอย่างในบริบท) เพื่อรักษาความสอดคล้องกันในการสังเคราะห์จากหลายแหล่ง

4. การรวบรวมหลักฐานและการอ้างอิง:แบบจำลองนี้จะระบุข้อเรียกร้องที่ต้องการการสนับสนุน แนบแหล่งที่มา (URL, ตัวอย่างที่อ้างอิง หรือข้อมูลเมตาบรรณานุกรม) และเน้นย้ำถึงความไม่แน่นอน ผลิตภัณฑ์อาจมีบรรณานุกรมและการอ้างอิงแบบอินไลน์ หรือรายงานที่ส่งออกได้

5. การตรวจสอบความปลอดภัย การกรอง และการมีส่วนร่วมของมนุษย์:ก่อนที่จะส่งมอบผลลัพธ์ขั้นสุดท้าย โมดูล Deep Research จะดำเนินการตามนโยบายความปลอดภัย (กรองภาพหลอน ทำเครื่องหมายข้อเรียกร้องที่ขัดแย้ง เพิ่มคำเตือนเนื้อหา) และบางครั้งอาจกำหนดงานที่มีความเสี่ยงสูงให้กับผู้ตรวจสอบหรือต้องได้รับการยืนยันจากผู้ใช้

อัลกอริทึมและวิธีการใดมีความสำคัญมากที่สุดในตอนนี้?

• การดึงข้อมูล-Augmented Generation (RAG) — ยังคงเป็นศูนย์กลางของผลลัพธ์ของแบบจำลองการลงกราวด์ในหลักฐานภายนอก การทบทวนอย่างเป็นระบบแสดงให้เห็นว่า RAG ยังคงเป็นแนวทางหลักสำหรับการลงกราวด์ตามข้อเท็จจริง แม้ว่าการถกเถียงเกี่ยวกับต้นทุนและความทนทานจะยังคงดำเนินต่อไป
• การจัดแนวความคิดแบบไตร่ตรอง/ห่วงโซ่ความคิด — ขั้นตอนการใช้เหตุผลภายในที่ชัดเจนใช้ทั้งเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและเปิดใช้งานโมเดลเพื่ออ้างอิงข้อกำหนดด้านความปลอดภัยเมื่อตอบคำถาม
• การดึงข้อมูลโครงสร้างกราฟ (GraphRAG และตัวแปร) — การบูรณาการความรู้เชิงสัมพันธ์และการเชื่อมโยงแบบหลายจุด (multi-hop) เพื่อให้ได้หลักฐานที่เกี่ยวข้องและคำนึงถึงบริบทมากขึ้น นี่คือสาขาการวิจัยที่ดำเนินการอย่างต่อเนื่องในปี พ.ศ. 2024–2025
• กรอบงานตัวแทน — ตัวแทนตัวควบคุมขนาดเล็กที่ควบคุมขั้นตอนการเรียกดู การสกัด การตรวจสอบ และการสรุปข้อมูล กลายเป็นเรื่องธรรมดาในกระบวนการผลิตของ Deep Research แล้ว ตัวควบคุมเหล่านี้ช่วยลดความเปราะบางของข้อมูลตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง

ข้อจำกัดและข้อกังวลด้านความปลอดภัย/จริยธรรม

ผลลัพธ์ (ภาพหลอนและการระบุที่ผิดพลาด) มีความน่าเชื่อถือเพียงใด

แม้ว่าการวิจัยเชิงลึก (Deep Research) จะช่วยเพิ่มอัตราการอ้างอิงเมื่อเทียบกับการถามแบบง่ายๆ แต่แบบจำลองต่างๆ ยังคงเห็นภาพหลอนจากข้อเท็จจริงและระบุแหล่งที่มาที่ไม่ถูกต้อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับคำถามที่ไม่ค่อยได้รับความสนใจ หรือเมื่อแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้อยู่หลังเพย์วอลล์ การประกาศผลิตภัณฑ์และการรายงานต่างตระหนักถึงข้อจำกัดเหล่านี้ ตัวแปรแบบจำลองที่เบากว่าและราคาถูกกว่ายังเพิ่มความเสี่ยงของคำตอบที่สั้นกว่าและได้รับการสนับสนุนน้อยกว่าหากใช้โดยไม่ระมัดระวัง

ความเสี่ยงด้านสุขภาพจิตและสังคมที่เกี่ยวข้องกับการเข้าถึงอย่างแพร่หลายมีอะไรบ้าง?

OpenAI และรายงานอิสระเผยให้เห็นความเสี่ยงต่ออันตรายทางสังคมที่ไม่ใช่เรื่องเล็กน้อย รายงานสาธารณะระบุว่าการโต้ตอบกับ ChatGPT รายสัปดาห์จำนวนมากมีสัญญาณบ่งชี้ถึงความคิดฆ่าตัวตายหรืออาการทางจิต ซึ่งตัวเลขดังกล่าวกระตุ้นให้เกิดการตรวจสอบ การดำเนินคดี และความสนใจจากหน่วยงานกำกับดูแล เหตุการณ์เหล่านี้เน้นย้ำว่าการวิจัยเชิงลึก (Deep Research) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อนำไปใช้เพื่อให้คำแนะนำหรือเพื่อการบำบัด จำเป็นต้องผสมผสานกับมาตรการป้องกันความผิดพลาด การแจ้งผู้เชี่ยวชาญ และข้อความปฏิเสธความรับผิดชอบที่ชัดเจน

แล้วอคติ การใช้ในทางที่ผิด และการจัดการที่เป็นปฏิปักษ์ล่ะ?

การวิจัยเชิงลึกอาจถูกควบคุมโดยฝ่ายตรงข้ามที่ปรับแต่งเนื้อหาเว็บให้เหมาะสมเพื่อสกัดกั้นสัญญาณที่หลอกลวง (เช่น SEO หรือแหล่งข้อมูลปลอม) หรือโดยกลุ่มคนที่จงใจเผยแพร่ข้อมูลเท็จเพื่อโน้มน้าวการสังเคราะห์ ดังนั้น การวิจัยเกี่ยวกับการดึงข้อมูลที่ทนทานต่อการโจมตี การตรวจสอบแหล่งที่มา และการฝึกอบรมโมเดลที่คำนึงถึงแหล่งที่มาจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง

ความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและลิขสิทธิ์

การรวบรวมข้อมูล จัดทำดัชนี และสรุปงานวิจัยที่มีการจ่ายเงินหรือลิขสิทธิ์ก่อให้เกิดคำถามทางกฎหมายและจริยธรรม ทีมผลิตภัณฑ์กำลังสำรวจคลังข้อมูลที่ได้รับอนุญาต การอนุญาต และลายน้ำเพื่อแก้ไขข้อกังวลเหล่านี้ การวิจัยเกี่ยวกับขอบเขตการใช้งานที่เหมาะสมสำหรับการสรุปข้อมูลอัตโนมัติกำลังดำเนินอยู่

สรุป

การวิจัยเชิงลึกใน ChatGPT ไม่ใช่ห้องปฏิบัติการหรือเทคนิคเดียว แต่เป็นความพยายามแบบหลายชั้นที่ครอบคลุมตั้งแต่การดึงข้อมูลและการวางรากฐาน การจัดวางแนวโดยใช้เหตุผล การโต้ตอบแบบหลายโหมดและแบบเรียลไทม์ วิศวกรรมแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพ และระบบ/โครงสร้างพื้นฐานที่ทำให้การทดลองเหล่านี้เป็นไปได้ในระดับขนาดใหญ่ การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ล่าสุด (ฟีเจอร์ "การวิจัยเชิงลึก" และซีรีส์ GPT ที่อัปเกรด) การวิจัยระดับองค์กรเกี่ยวกับการจัดวางแนวเชิงวิเคราะห์ งานวิชาการเชิงรุกเกี่ยวกับ RAG และแบบจำลองเชิงตัวแทน และการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานครั้งใหญ่ ล้วนเป็นแผนที่แสดงขอบเขตของสนามแข่งขันในปัจจุบัน

ในปัจจุบันการวิจัยเชิงลึกสามารถทำได้ผ่าน ChatGPT และ API โดยแต่ละอย่างมีข้อดีและข้อเสียของตัวเอง

นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ API การวิจัยเชิงลึกขนาดเล็ก O4 และ API การวิจัยเชิงลึก O3 ผ่านทาง CometAPI รุ่นใหม่ล่าสุด ได้รับการอัปเดตอยู่เสมอจากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ

พร้อมไปหรือยัง?→ ลงทะเบียน CometAPI วันนี้ !

หากคุณต้องการทราบเคล็ดลับ คำแนะนำ และข่าวสารเกี่ยวกับ AI เพิ่มเติม โปรดติดตามเราที่ VK, X และ ไม่ลงรอยกัน!