Nghiên cứu chuyên sâu trong ChatGPT ở đâu? Tổng quan chuyên môn

Trong giai đoạn 2024–2025, ChatGPT và các mô hình liên quan đã chuyển từ LLM thuần túy đàm thoại sang cung cấp dịch vụ trọn gói nghiên cứu sâu Khả năng: truy xuất hỗ trợ trình duyệt, tổng hợp dạng dài, trích xuất bằng chứng đa phương thức và kiểm soát an toàn tích hợp chặt chẽ. Bây giờ, chúng ta sẽ thảo luận về nghiên cứu chuyên sâu là gì và chúng ta có thể tìm thấy nó ở đâu.

“Nghiên cứu sâu” trong ChatGPT là gì?

"Nghiên cứu chuyên sâu" là một tính năng sản phẩm hóa trong ChatGPT, vượt ra ngoài phạm vi Hỏi & Đáp một lượt: bạn đưa ra gợi ý nghiên cứu (ví dụ: "khảo sát công trình mới nhất về XX, tóm tắt các phương pháp chính và đưa ra trích dẫn có thể tái tạo"), và hệ thống sẽ tự động truy xuất tài liệu web, đọc và trích xuất bằng chứng, tổng hợp các quan điểm trái chiều, và trả về một báo cáo có cấu trúc và được tham chiếu. Tính năng này tích hợp việc duyệt, truy xuất tài liệu và tổng hợp thành một quy trình, giúp người dùng có được trải nghiệm trợ lý nghiên cứu gần như con người thay vì chỉ nhận được câu trả lời được tạo ra một cách đơn thuần.

Tại sao lại phải tính đến thời điểm này? Dữ liệu, tính toán, mô hình và nhu cầu sản phẩm

Ba xu hướng hội tụ đã khiến Nghiên cứu sâu trở nên thiết thực vào năm 2024–2025:

1. Cải thiện mô hình đa phương thức và lý luận. Các mô hình cơ sở mới hơn (dòng O, GPT-4o và dòng GPT-5 sau này) cung cấp khả năng lập luận mạnh mẽ hơn và khả năng tuân theo các hướng dẫn nhiều bước. Điều này cho phép phân tích sâu hơn các bằng chứng thu thập được.
2. Công cụ để duyệt và truy xuất an toàn. Giao diện công cụ tốt hơn (hộp cát, duyệt qua bằng cách nhấp chuột, mô-đun truy xuất) và các mẫu kiến ​​trúc như thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) cho phép các mô hình tham khảo các nguồn bên ngoài trong một phiên làm việc. Kết quả: kiến ​​thức phong phú hơn, có thể cập nhật mà không cần đào tạo lại.
3. Nhu cầu sản phẩm tự động hóa giúp tiết kiệm thời gian. Các tổ chức và cá nhân mong muốn có những trợ lý nghiên cứu tự động tạo ra các kết quả có cấu trúc, dễ trích dẫn chỉ trong vài phút thay vì vài giờ — điều này thúc đẩy các nhà cung cấp sản xuất các quy trình nghiên cứu dưới dạng tính năng. Việc OpenAI ra mắt công cụ "nghiên cứu chuyên sâu" chuyên dụng và các phiên bản rút gọn sau này phản ánh sức hút thị trường đó.

---

Nghiên cứu sâu sắc trong chatgpt ở đâu?

Trang web/ứng dụng ChatGPT:

Nghiên cứu sâu là một ChatGPT tích hợp đại lý (một công cụ/chế độ chuyên dụng) tự động duyệt, đọc và tổng hợp các trang web, PDF, hình ảnh và tệp đã tải lên thành một báo cáo nghiên cứu được trích dẫn. Nó xuất hiện bên trong giao diện ChatGPT dưới dạng Nghiên cứu sâu tùy chọn (hoặc thông qua "Chế độ đại lý" / bộ chọn đại lý) và có sẵn ở dạng phân cấp (phiên bản trả phí đầy đủ cùng với biến thể "nhẹ" rẻ hơn được triển khai cho nhiều người dùng hơn). đó là một tính năng tích hợp tùy chọn trong trình soạn thảo ChatGPT - nhặt “Nghiên cứu sâu” từ menu thả xuống của trình soạn thảo/công cụ (hoặc từ "chế độ tác nhân" trong các bản cập nhật UI mới hơn) và nhập truy vấn nghiên cứu của bạn.

Các gói Plus/Team/Enterprise/Edu cho phép chạy 25 tác vụ mỗi tháng; Người dùng Pro có thể chạy 250 tác vụ mỗi tháng; Người dùng miễn phí có thể chạy 5 tác vụ mỗi tháng và sẽ kích hoạt chế độ Sao lưu nhẹ sau khi đạt đến giới hạn hạn ngạch.

Các bước nhanh chóng:

1. Mở ChatGPT (chatgpt.com / chat.openai.com) và đăng nhập.
2. Bắt đầu một cuộc trò chuyện mới và xem trình soạn tin nhắn (nơi bạn nhập). Nhấp vào menu thả xuống Chế độ/Công cụ. Bạn sẽ thấy “Nghiên cứu sâu” (hoặc chọn chế độ đại lý để truy cập các tính năng trực quan/đại lý được cập nhật).
3. Nhập lời nhắc và (tùy chọn) đính kèm tệp (PDF, bảng tính, hình ảnh). Nghiên cứu chuyên sâu sẽ chạy (thường mất 5–30 phút) và trả về báo cáo được trích dẫn.

Nếu bạn không thấy dấu “+”, bạn cần nhập “/” (xóa “”) vào ô nhập trước lời nhắc, sau đó bạn sẽ thấy phân tích chuyên sâu.

Truy cập API

OpenAI làm cung cấp API Nghiên cứu Sâu. Ngoài ra, bạn có thể chọn Sao chổiAPI , sử dụng API nghiên cứu chuyên sâu của chatgpt. Đây là nền tảng API tổng hợp của bên thứ ba cung cấp giá API với chi phí thấp hơn so với nền tảng chính thức. Sử dụng Câu trả lời điểm cuối để gọi Nghiên cứu sâu.

Có hai mô hình chuyên sâu về Nghiên cứu tính đến năm 2025:

• API nghiên cứu sâu O3: o3-deep-research — mô hình nghiên cứu mạnh mẽ hơn, chất lượng cao hơn.
• API nghiên cứu sâu O4-Mini: o4-mini-deep-research — phiên bản nhẹ hơn, chi phí thấp hơn cho các truy vấn nhanh hơn hoặc thường xuyên hơn.

OpenAI tính phí cho Nghiên cứu sâu dựa trên sử dụng mã thông báo (mã thông báo đầu vào và đầu ra), cùng với việc sử dụng công cụ (ví dụ: tìm kiếm trên web), tương tự như các mô hình khác. CometAPI cung cấp mức giá bằng 20% ​​giá chính thức. Chi tiết như sau:

Đề nghị của tôi

Sử dụng ChatGPT Deep Research: khi bạn muốn một trợ lý nghiên cứu rảnh tay: bạn nhập truy vấn, công cụ sẽ duyệt web, tổng hợp và cung cấp cho bạn báo cáo kèm trích dẫn. Tính năng này lý tưởng cho nghiên cứu chuyên sâu, lên ý tưởng hoặc khám phá kinh doanh/học thuật.

Sử dụng API nếu:

• Bạn có một quy trình làm việc của nhà phát triển (ví dụ: tạo bản tóm tắt nghiên cứu hàng ngày, tích hợp với các công cụ nội bộ, tự động hóa quy trình nghiên cứu).
• Bạn có thể xử lý việc sắp xếp công cụ: làm rõ câu hỏi, thu thập, phân đoạn và xử lý hậu kỳ kết quả.
• Bạn cần kiểm soát nhiều hơn: bạn có thể điều chỉnh lời nhắc, xử lý giải thích, liên kết công cụ và tích hợp với hệ thống của riêng bạn.

Nghiên cứu sâu trong ChatGPT thực sự hoạt động như thế nào?

Các thành phần kỹ thuật cốt lõi (chế độ xem đường ống)

Một lần chạy Nghiên cứu sâu điển hình sẽ liên kết một số hệ thống con:

1. Hiểu và phân tích truy vấn: Đầu tiên, hệ thống phân tích lời nhắc của người dùng thành các tác vụ phụ (ví dụ: xác định phạm vi, tìm nguồn chính, trích xuất số liệu, tổng hợp bất đồng). Phân tích rõ ràng giúp cải thiện khả năng truy xuất nguồn gốc cho các tác vụ dài và phức tạp.

2. Truy xuất và duyệt: Trợ lý sử dụng kết hợp các chỉ mục được lưu trong bộ nhớ đệm, API tìm kiếm web và một tác nhân duyệt nội bộ để truy xuất các trang, tệp PDF, tập dữ liệu và đoạn mã. Việc truy xuất không chỉ đơn thuần là truyền qua "top-k"; nó thường bao gồm việc xếp hạng lại để xác định độ tin cậy và mức độ liên quan, cũng như trích xuất đoạn mã để tìm bằng chứng. Các đánh giá học thuật về RAG cho thấy mô hình truy xuất + tạo kết hợp này hiện đã trở thành tiêu chuẩn cho các đầu ra có cơ sở.

3. Thu thập tài liệu và suy luận ngữ cảnh dài: Các tài liệu được phân đoạn, chuyển đổi thành các vector nhúng và được đưa vào mô hình lập luận cùng với một chuỗi suy nghĩ hoặc lời nhắc lập luận cân nhắc. Các phương thức nghiên cứu hiện đại khai thác các cửa sổ ngữ cảnh dài hơn (và đôi khi là tinh chỉnh có chọn lọc hoặc các ví dụ trong ngữ cảnh) để duy trì tính nhất quán trong quá trình tổng hợp đa nguồn.

4. Hợp nhất và trích dẫn bằng chứng: Mô hình xác định các tuyên bố cần hỗ trợ, đính kèm nguồn gốc (URL, đoạn trích dẫn hoặc siêu dữ liệu thư mục) và làm nổi bật những điểm chưa chắc chắn. Sản phẩm có thể cung cấp thư mục và trích dẫn nội tuyến hoặc báo cáo có thể xuất.

5. Kiểm tra an toàn, lọc và con người trong vòng lặp:Trước khi cung cấp kết quả cuối cùng, các mô-đun Nghiên cứu sâu sẽ chạy các chính sách an toàn (lọc ảo giác, đánh dấu các tuyên bố gây tranh cãi, thêm cảnh báo về nội dung) và đôi khi chuyển các tác vụ có rủi ro cao cho người đánh giá hoặc yêu cầu xác nhận của người dùng.

Thuật toán và phương pháp nào là quan trọng nhất hiện nay?

• Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) — vẫn là yếu tố then chốt trong việc xác định đầu ra của mô hình dựa trên bằng chứng bên ngoài. Các đánh giá có hệ thống cho thấy RAG vẫn là phương pháp chủ đạo để xác định căn cứ thực tế, mặc dù vẫn còn nhiều tranh luận về chi phí và tính vững chắc.
• Sự liên kết cân nhắc / chuỗi suy nghĩ — các bước lý luận nội bộ rõ ràng được sử dụng để cải thiện độ chính xác và cho phép các mô hình tham chiếu đến các thông số kỹ thuật an toàn khi trả lời.
• Truy xuất có cấu trúc đồ thị (GraphRAG và các biến thể) — tích hợp kiến ​​thức quan hệ và kết nối đa điểm để đưa ra bằng chứng phù hợp hơn, nhận biết ngữ cảnh. Đây là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực trong giai đoạn 2024–2025.
• Khung tác nhân — các tác nhân điều khiển nhỏ điều phối các bước duyệt, trích xuất, xác minh và tóm tắt hiện đã trở nên phổ biến trong các luồng Nghiên cứu Sâu sản xuất. Các bộ điều khiển này làm giảm độ tin cậy từ đầu đến cuối.

những hạn chế và mối quan ngại về an toàn/đạo đức

Độ tin cậy của kết quả đầu ra (ảo giác và sự quy kết sai) là bao nhiêu?

Mặc dù Nghiên cứu Sâu cải thiện tỷ lệ trích dẫn so với các gợi ý đơn giản, các mô hình vẫn tạo ra ảo giác về sự thật và gán sai thông tin, đặc biệt là đối với các truy vấn tín hiệu yếu hoặc khi các nguồn có thẩm quyền nằm sau tường phí. Các thông báo sản phẩm và báo cáo thừa nhận những hạn chế này; các biến thể mô hình nhẹ hơn, rẻ hơn cũng làm tăng nguy cơ câu trả lời ngắn hơn, ít được hỗ trợ hơn khi sử dụng thiếu cẩn thận.

Những rủi ro về sức khỏe tâm thần và xã hội liên quan đến tính khả dụng rộng rãi là gì?

OpenAI và các báo cáo độc lập cho thấy một loạt rủi ro gây hại xã hội không hề nhỏ. Báo cáo công khai cho thấy các tương tác hàng tuần đáng kể với ChatGPT bao gồm các dấu hiệu ý định tự tử hoặc rối loạn tâm thần; con số này đã thúc đẩy sự giám sát, kiện tụng và sự chú ý của cơ quan quản lý. Những sự cố này nhấn mạnh rằng Nghiên cứu Sâu — đặc biệt khi được sử dụng cho mục đích tư vấn hoặc điều trị — phải được kết hợp với các biện pháp an toàn, chỉ dẫn đến chuyên gia con người và các tuyên bố miễn trừ trách nhiệm rõ ràng.

Thế còn sự thiên vị, lạm dụng và thao túng đối nghịch thì sao?

Nghiên cứu chuyên sâu có thể bị thao túng bởi những kẻ tấn công bằng cách tối ưu hóa nội dung web cho các tín hiệu lừa đảo (SEO, nguồn giả mạo), hoặc bởi các nhóm cố tình gieo rắc thông tin sai lệch để thao túng quá trình tổng hợp. Do đó, việc nghiên cứu về khả năng truy xuất mạnh mẽ, xác minh nguồn gốc và đào tạo mô hình nhận biết nguồn gốc là rất quan trọng.

Mối quan ngại về quyền riêng tư và bản quyền

Việc thu thập, lập chỉ mục và tóm tắt các nghiên cứu có bản quyền hoặc bị ràng buộc bởi tường phí đặt ra những câu hỏi về mặt pháp lý và đạo đức. Các nhóm sản phẩm đang nghiên cứu các tập hợp dữ liệu được cấp phép, quyền truy cập và đóng dấu bản quyền để giải quyết những lo ngại này; nghiên cứu về ranh giới sử dụng hợp lý cho việc tóm tắt tự động vẫn đang được tiến hành.

Kết luận

Nghiên cứu chuyên sâu trong ChatGPT không chỉ là một phòng thí nghiệm hay một kỹ thuật đơn lẻ; nó là một nỗ lực đa tầng, trải dài từ việc truy xuất và xác định nền tảng, căn chỉnh bằng lý luận, tương tác đa phương thức và thời gian thực, kỹ thuật mô hình hiệu quả, và các hệ thống/cơ sở hạ tầng giúp những thí nghiệm này có thể thực hiện ở quy mô lớn. Các sản phẩm mới ra mắt gần đây (tính năng "nghiên cứu chuyên sâu" và loạt GPT nâng cấp), nghiên cứu của doanh nghiệp về căn chỉnh có chủ đích, công trình học thuật tích cực về các mô hình RAG và agentic, cùng với các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng khổng lồ, tất cả đã cùng nhau vạch ra ranh giới mà lĩnh vực này đang đặt cược vào hiện tại.

Hiện tại, nghiên cứu chuyên sâu có thể được sử dụng thông qua ChatGPT và API, mỗi phương pháp đều có ưu điểm và nhược điểm riêng.

Các nhà phát triển có thể truy cập API nghiên cứu sâu O4-Mini và API nghiên cứu sâu O3 thông qua CometAPI, phiên bản mẫu mới nhất luôn được cập nhật trên trang web chính thức. Để bắt đầu, hãy khám phá các khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.

Sẵn sàng chưa?→ Đăng ký CometAPI ngay hôm nay !

Nếu bạn muốn biết thêm mẹo, hướng dẫn và tin tức về AI, hãy theo dõi chúng tôi trên VK, X và Discord!