ChatGPT'de Derin Araştırma Nerede? Profesyonel bir genel bakış

2024-2025 yılları arasında ChatGPT ve kardeş modelleri, tamamen sohbet odaklı LLM'lerden uçtan uca eğitim sunmaya doğru kaydı. derin araştırma Yetenekler: tarayıcı destekli erişim, uzun biçimli sentez, çok modlu kanıt çıkarımı ve sıkı bir şekilde entegre edilmiş güvenlik kontrolleri. Şimdi derinlemesine araştırmanın ne olduğunu ve nereden elde edilebileceğini tartışacağız.

ChatGPT'de "Derin Araştırma" nedir?

"Derin Araştırma", ChatGPT'de tek seferlik soru-cevap oturumunun ötesine geçen, ürünleştirilmiş bir özelliktir: Bir araştırma sorusu verirsiniz (örneğin, "XX hakkındaki en son çalışmaları inceleyin, temel yöntemleri özetleyin ve tekrarlanabilir alıntılar verin") ve sistem otonom olarak web belgelerini alır, kanıtları okuyup çıkarır, çelişkili bakış açılarını bir araya getirir ve yapılandırılmış, referanslı bir rapor döndürür. Bu özellik, tarama, belge alma ve sentezi tek bir akışta bir araya getirerek kullanıcının düz bir şekilde oluşturulmuş bir yanıt yerine neredeyse insansı bir araştırma asistanı deneyimi yaşamasını sağlar.

Zamanlama neden bu? Veri, hesaplama, modeller ve ürün talebi

Derin Araştırma'yı 2024-2025'te uygulanabilir kılan üç birleşen trend:

1. Çok modlu ve muhakeme modelleri iyileştirildi. Daha yeni temel modeller (o serisi, GPT-4o ve daha sonraki GPT-5 ailesi), daha güçlü bir akıl yürütme ve çok adımlı talimatları takip etme becerisi sunar. Bu da elde edilen kanıtların daha derinlemesine analiz edilmesine olanak tanır.
2. Güvenli tarama ve erişim için araçlar. Daha iyi araç arayüzleri (kum havuzları, tıklamalı tarama, erişim modülleri) ve erişimle zenginleştirilmiş üretim (RAG) gibi mimari kalıplar, modellerin bir oturum sırasında harici kaynaklara başvurmasını sağladı. Sonuç: yeniden eğitime gerek kalmadan daha zengin ve güncellenebilir bilgi.
3. Zaman kazandıran otomasyona yönelik ürün talebi. Kuruluşlar ve bireyler, saatler yerine dakikalar içinde yapılandırılmış ve alıntılanabilir çıktılar üreten otomatik araştırma asistanları istiyor; bu da tedarikçileri araştırma süreçlerini özellikler halinde ürünleştirmeye zorluyor. OpenAI'nin özel bir "derin araştırma" aracı ve daha sonra hafif versiyonlarını piyasaya sürmesi, bu pazar çekiciliğini yansıtıyor.

---

Chatgpt'de derin araştırma nerede?

ChatGPT web/uygulaması:

Derin Araştırma, yerleşik bir ChatGPT'dir ajan (Web sayfalarını, PDF'leri, görselleri ve yüklenen dosyaları otonom olarak tarayan, okuyan ve bunları bir araştırma raporuna dönüştüren özel bir araç/mod. ChatGPT arayüzünde şu şekilde görünür: Derin Araştırma seçenek (veya "Ajan modu" / ajan seçici aracılığıyla) ve kademeli biçimde mevcuttur (tam model ücretli bir sürüm artı daha fazla kullanıcıya sunulan daha ucuz bir "hafif" varyant). Bu, yerleşik bir ChatGPT bestecisindeki seçenek - seçmek "Derin araştırma" besteci/araçlar açılır menüsünden (veya daha yeni kullanıcı arayüzü güncellemelerinde “aracı modundan”) araştırma sorgunuzu yazın.

Plus/Team/Enterprise/Edu planları ayda 25 göreve izin verir; Pro kullanıcıları ayda 250 görev çalıştırabilir; Free kullanıcıları ayda 5 görev çalıştırabilir ve kota sınırına ulaştıktan sonra Hafif Yedekleme modunu etkinleştirir.

Hızlı adımlar:

1. ChatGPT’yi (chatgpt.com / chat.openai.com) açın ve oturum açın.
2. Yeni bir sohbet başlatın ve mesaj oluşturucuya (yazdığınız yere) bakın. Mod/araçlar açılır menüsüne tıklayın. "Derin araştırma" (veya seçin ajan modu (güncellenmiş görsel/aracı özelliklerine erişmek için).
3. İsteminizi girin ve (isteğe bağlı olarak) dosyaları (PDF'ler, elektronik tablolar, resimler) ekleyin. Deep Research çalışacak (genellikle 5-30 dakika) ve alıntılanmış bir rapor döndürecektir.

Eğer “+” işaretini görmüyorsanız, komut isteminden önce giriş kutusuna “/” (silme “”) yazmanız gerekir ve ardından derinlemesine analizi görürsünüz.

API Erişimi

OpenAI yok Derin Araştırma API'si sağlayın. Alternatif olarak, şunları seçebilirsiniz: Kuyrukluyıldız API'si chatgpt'nin derin araştırma API'sini kullanan . Bu, resmi platformdan daha düşük bir maliyetle API fiyatlandırması sunan üçüncü taraf bir toplu API platformudur. Yanıtları Derin Araştırma'yı çağırmak için son nokta.

2025 yılı itibarıyla Derin Araştırma'ya özgü iki model bulunmaktadır:

• O3-Derin Araştırma API'si: o3-deep-research — daha güçlü, yüksek kaliteli araştırma modeli.
• O4-Mini-Derin-Araştırma API'si: o4-mini-deep-research — daha hızlı veya daha sık sorgular için daha hafif, daha düşük maliyetli bir versiyon.

OpenAI, Derin Araştırma için ücretlendirmeyi şu şekilde yapıyor: token kullanımı (giriş ve çıkış belirteçleri) ve diğer modellere benzer şekilde araç kullanımı (örneğin, web araması). CometAPI, resmi fiyatın %20'si oranında fiyatlar sunuyor. İşte detaylar:

Benim tavsiyem

ChatGPT Derin Araştırma'yı kullanın: istediğin zaman müdahalesiz araştırma asistanı: Bir sorgu yazarsınız, aracı web'de gezinir, sentez yapar ve size alıntılarla birlikte bir rapor sunar. Bu, özel araştırma, fikir oluşturma veya ticari/akademik keşifler için idealdir.

API'yi kullanın Eğer:

• Bir var geliştirici iş akışı (örneğin, günlük araştırma özetleri oluşturma, dahili araçlarla entegrasyon, araştırma süreçlerini otomatikleştirme).
• Araç düzenlemesini, yani soruları açıklığa kavuşturmayı, taramayı, parçalara ayırmayı ve sonuçları sonradan işlemeyi rahatlıkla halledebilirsiniz.
• Daha fazla kontrole ihtiyacınız var: İstemleri ayarlayabilir, açıklamaları yönetebilir, araçları birbirine bağlayabilir ve kendi sistemlerinizle entegre edebilirsiniz.

ChatGPT'de Derin Araştırma aslında perde arkasında nasıl çalışıyor?

Temel teknik bileşenler (boru hattı görünümü)

Tipik bir Derin Araştırma çalışması birkaç alt sistemi zincirler:

1. Sorgu anlama ve ayrıştırma: Sistem ilk önce kullanıcı istemini alt görevlere ayırır (örneğin, kapsamı tanımlama, birincil kaynakları bulma, sayıları çıkarma, anlaşmazlıkları sentezleme). Açık ayrıştırma, uzun ve karmaşık görevler için izlenebilirliği artırır.

2. Alma ve tarama: Yardımcı, sayfaları, PDF'leri, veri kümelerini ve kod parçacıklarını almak için önbelleğe alınmış dizinler, web arama API'leri ve dahili bir tarama aracısı kombinasyonunu kullanır. Alma işlemi yalnızca "en iyi k" geçişi değildir; genellikle yetki ve alaka düzeyine göre yeniden sıralama ve kanıt için parçacık çıkarma işlemlerini içerir. RAG'ın akademik incelemeleri, bu hibrit alma + oluşturma modelinin artık yerleşik çıktılar için standart olduğunu göstermektedir.

3. Belge alımı ve uzun bağlamlı akıl yürütmeBelgeler parçalara ayrılır, vektör yerleştirmelerine dönüştürülür ve bir düşünce zinciri veya bilinçli akıl yürütme istemiyle birlikte akıl yürütme modeline aktarılır. Modern araştırma yöntemleri, çok kaynaklı sentezde tutarlılığı korumak için daha uzun bağlam pencerelerinden (ve bazen seçici ince ayar veya bağlam içi örneklerden) yararlanır.

4. Kanıt konsolidasyonu ve alıntılama: Model, destek gerektiren iddiaları belirler, menşe bilgilerini ekler (URL'ler, alıntılanan parçalar veya bibliyografik meta veriler) ve belirsizlikleri vurgular. Ürünler bir bibliyografya ve satır içi alıntılar veya dışa aktarılabilir bir rapor sağlayabilir.

5. Güvenlik, filtreleme ve insan-dahil kontrolleri: Son çıktıları sunmadan önce, Derin Araştırma modülleri güvenlik politikalarını çalıştırır (halüsinasyonları filtreleme, tartışmalı iddiaları işaretleme, içerik uyarıları ekleme) ve bazen yüksek riskli görevleri insan değerlendiricilere yönlendirir veya kullanıcı onayı gerektirir.

Şu anda en önemli algoritmalar ve yaklaşımlar hangileri?

• Alma-Artırılmış Nesil (RAG) — model çıktılarının harici kanıtlara dayandırılmasında hâlâ merkezi bir rol oynamaktadır. Sistematik incelemeler, maliyet ve sağlamlık konusundaki tartışmalar devam etse de, RAG'ın olgusal temellendirme için baskın bir yaklaşım olmaya devam ettiğini göstermektedir.
• Bilinçli/düşünce zinciri uyumu — hem doğruluğu artırmak hem de modellerin yanıt verirken güvenlik özelliklerine başvurmasını sağlamak için kullanılan açık iç muhakeme adımları.
• Grafik yapılı alma (GraphRAG ve varyantları) — İlişkisel bilgiyi ve çoklu-atlamalı bağlantıları entegre ederek daha alakalı, bağlam bilincine sahip kanıtlar ortaya çıkarmak. Bu, 2024-2025 yıllarında aktif bir araştırma alanıdır.
• Aracı çerçeveleri — Tarama, çıkarma, doğrulama ve özetleme adımlarını düzenleyen küçük denetleyici ajanları artık üretim Derin Araştırma akışlarında yaygın olarak kullanılıyor. Bu denetleyiciler, uçtan uca kırılganlığı azaltıyor.

sınırlamalar ve güvenlik/etik endişeler

Çıktılar (halüsinasyon ve yanlış atıf) ne kadar güvenilir?

Deep Research, basit komutlara kıyasla atıf oranlarını iyileştirse de, modeller hâlâ gerçekleri yansıtıyor ve iddiaları yanlış atfediyor; özellikle de düşük sinyalli sorgularda veya yetkili kaynaklar ücretli olduğunda. Ürün duyuruları ve raporlamaları bu sınırları kabul ediyor; daha hafif ve daha ucuz model çeşitleri de dikkatli kullanılmadığında daha kısa ve daha az desteklenen yanıtlar alma riskini artırıyor.

Geniş kapsamlı erişilebilirliğin zihinsel sağlık ve toplumsal riskleri nelerdir?

OpenAI ve bağımsız raporlama, önemsiz olmayan bir dizi toplumsal zarar riskini ortaya koymaktadır. Kamuoyu raporları, ChatGPT ile yapılan haftalık etkileşimlerin önemli bir kısmının intihar düşüncesi veya psikoz belirtileri içerdiğini göstermektedir; bu rakam inceleme, dava ve düzenleyici kurumların dikkatini çekmiştir. Bu olaylar, Derin Araştırma'nın -özellikle tavsiye veya tedavi amaçlı kullanıldığında- güvenlik önlemleri, insan uzmanlara yönlendirme ve açık sorumluluk reddi beyanlarıyla birleştirilmesi gerektiğini vurgulamaktadır.

Peki ya önyargı, kötüye kullanım ve düşmanca manipülasyon?

Derin Araştırma, web içeriğini aldatıcı sinyaller (SEO, kukla kaynaklar) için optimize eden saldırganlar veya sentezi etkilemek için kasıtlı olarak yanlış bilgi yayan gruplar tarafından manipüle edilebilir. Bu nedenle, saldırganlara karşı dayanıklı geri alma, köken doğrulama ve köken farkındalığına sahip model eğitimi araştırmaları kritik öneme sahiptir.

Gizlilik ve telif hakkı endişeleri

Ücretli veya telif hakkıyla korunan araştırmaların taranması, dizine eklenmesi ve özetlenmesi yasal ve etik soruları gündeme getirmektedir. Ürün ekipleri, bu endişeleri gidermek için lisanslı metinleri, izinleri ve filigranları incelemektedir; otomatik özetleme için makul kullanım sınırlarına ilişkin araştırmalar devam etmektedir.

Sonuç

ChatGPT'de derin araştırma, tek bir laboratuvar veya tek bir teknik değildir; geri alma ve temellendirme, akıl yürütme yoluyla hizalama, çok modlu ve gerçek zamanlı etkileşim, verimli model mühendisliği ve bu deneyleri büyük ölçekte mümkün kılan sistemler/altyapıyı kapsayan katmanlı bir çabadır. Son ürün lansmanları ("derin araştırma" özelliği ve güncellenen GPT serisi), bilinçli hizalama üzerine kurumsal araştırmalar, RAG ve etken modeller üzerine aktif akademik çalışmalar ve büyük altyapı yatırımları, alanın şu anda bahislerini nereye koyduğunu haritalandırıyor.

Günümüzde derin araştırma, ChatGPT ve API üzerinden yapılabiliyor, her birinin kendine özgü avantajları ve dezavantajları bulunuyor.

Geliştiriciler erişebilir O4-Mini-Derin-Araştırma API'si ve O3-Derin Araştırma API'si CometAPI aracılığıyla, en son model versiyonu Resmi web sitesi aracılığıyla sürekli güncellenmektedir. Başlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin. Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.

Gitmeye hazır mısınız?→ Bugün CometAPI'ye kaydolun !

Yapay zeka hakkında daha fazla ipucu, kılavuz ve haber öğrenmek istiyorsanız bizi takip edin VK, X ve Katılın!