Чему вы научитесь
~7 минут просмотра
Что такое Deep Research: Поймете, как эта функция ChatGPT выполняет сложные исследовательские задачи, используя несколько LLM и актуальный веб-поиск для сбора и анализа больших объемов информации.
Как использовать Deep Research: Узнаете, как активировать функцию в интерфейсе, сформулировать детальный запрос для исследования и отвечать на уточняющие вопросы ИИ для повышения качества результата.
Анализ результатов: Научитесь интерпретировать подробные отчеты, генерируемые Deep Research, включая краткое изложение, анализ данных (например, новинок конкурентов, мнений потребителей), выводы и проверку источников информации.
Практическое применение: Увидите, как автоматизировать процесс сбора и анализа данных для маркетинга, финансов, инженерии и других областей, экономя время и получая структурированные отчеты для принятия решений.
Ручной сбор и анализ информации для серьезного исследования — это часы, а иногда и дни кропотливой работы. Нужно просмотреть множество источников, отсеять нерелевантное, систематизировать данные и сформулировать выводы. Велик риск упустить важные детали или потратить время на информацию, которая быстро устареет, особенно при анализе динамичных рынков или конкурентной среды.
Функция Deep Research в ChatGPT создана, чтобы автоматизировать эту рутину. Вы ставите четкую исследовательскую задачу, а система самостоятельно обращается к актуальным веб-источникам, анализирует большие объемы данных и формирует структурированный отчет с основными тезисами и ссылками. Это позволяет получить комплексный анализ ситуации, например, обзор новинок конкурентов или потребительских настроений, значительно быстрее и сосредоточиться на стратегических выводах.
Функция Deep Research в ChatGPT создана, чтобы автоматизировать эту рутину. Вы ставите четкую исследовательскую задачу, а система самостоятельно обращается к актуальным веб-источникам, анализирует большие объемы данных и формирует структурированный отчет с основными тезисами и ссылками. Это позволяет получить комплексный анализ ситуации, например, обзор новинок конкурентов или потребительских настроений, значительно быстрее и сосредоточиться на стратегических выводах.
Словарь терминов
Deep Research (Глубокое исследование): Функция в ChatGPT, разработанная для автоматического выполнения сложных, многоэтапных исследовательских задач. Использует несколько больших языковых моделей и доступ к веб-поиску для сбора, анализа и синтеза актуальной информации из интернета.
Большая Языковая Модель (Large Language Model / LLM): Тип модели искусственного интеллекта, обученный на больших объемах текстовых данных. Deep Research использует возможности таких моделей для понимания запросов, анализа информации и генерации отчетов. (В лекции упоминаются как "самые большие модели").
Веб-поиск / Просмотр веб-страниц: Встроенная возможность Deep Research получать доступ к информации на веб-сайтах в режиме реального времени, что позволяет собирать актуальные данные для исследования.
Запрос (Prompt): Детальное описание исследовательской задачи, которое пользователь предоставляет Deep Research для инициации анализа. Чем подробнее запрос, тем точнее может быть результат.
Исследовательская задача: Конкретная цель или набор вопросов, которые должен решить Deep Research (например, анализ рынка, обзор конкурентов, изучение настроений потребителей).
Источники (Sources): Ссылки на веб-страницы и другие ресурсы, которые Deep Research использовал для сбора информации при подготовке отчета. Позволяют проверить достоверность и углубиться в первоисточники.
Уточняющие вопросы (Clarifying Questions): Вопросы, которые Deep Research задает пользователю после получения первоначального запроса. Цель — получить дополнительные детали (например, географический регион, типы продуктов), чтобы сфокусировать исследование и повысить релевантность ответа.
Интерактивная панель / Мониторинг выполнения: Элемент интерфейса, позволяющий пользователю наблюдать за процессом работы Deep Research в реальном времени, включая этапы анализа ("цепочку мыслей") и просматриваемые источники.
Отчет (Report): Конечный результат работы Deep Research. Представляет собой структурированный документ, содержащий краткое изложение (summary), ответы на поставленные исследовательские вопросы, ключевые выводы и ссылки на использованные источники.
Анализ настроений потребителей (Consumer Sentiment Analysis): Пример задачи, выполняемой Deep Research. Включает анализ данных из социальных сетей (как Twitter, Reddit) для определения общего мнения и отношения пользователей к определенной теме, продукту или бренду.
Большая Языковая Модель (Large Language Model / LLM): Тип модели искусственного интеллекта, обученный на больших объемах текстовых данных. Deep Research использует возможности таких моделей для понимания запросов, анализа информации и генерации отчетов. (В лекции упоминаются как "самые большие модели").
Веб-поиск / Просмотр веб-страниц: Встроенная возможность Deep Research получать доступ к информации на веб-сайтах в режиме реального времени, что позволяет собирать актуальные данные для исследования.
Запрос (Prompt): Детальное описание исследовательской задачи, которое пользователь предоставляет Deep Research для инициации анализа. Чем подробнее запрос, тем точнее может быть результат.
Исследовательская задача: Конкретная цель или набор вопросов, которые должен решить Deep Research (например, анализ рынка, обзор конкурентов, изучение настроений потребителей).
Источники (Sources): Ссылки на веб-страницы и другие ресурсы, которые Deep Research использовал для сбора информации при подготовке отчета. Позволяют проверить достоверность и углубиться в первоисточники.
Уточняющие вопросы (Clarifying Questions): Вопросы, которые Deep Research задает пользователю после получения первоначального запроса. Цель — получить дополнительные детали (например, географический регион, типы продуктов), чтобы сфокусировать исследование и повысить релевантность ответа.
Интерактивная панель / Мониторинг выполнения: Элемент интерфейса, позволяющий пользователю наблюдать за процессом работы Deep Research в реальном времени, включая этапы анализа ("цепочку мыслей") и просматриваемые источники.
Отчет (Report): Конечный результат работы Deep Research. Представляет собой структурированный документ, содержащий краткое изложение (summary), ответы на поставленные исследовательские вопросы, ключевые выводы и ссылки на использованные источники.
Анализ настроений потребителей (Consumer Sentiment Analysis): Пример задачи, выполняемой Deep Research. Включает анализ данных из социальных сетей (как Twitter, Reddit) для определения общего мнения и отношения пользователей к определенной теме, продукту или бренду.