Der automatisierte Rechercheprozess von DeepResearch ist in vier Kernphasen unterteilt:
- Phase der Problemzerlegung::
- Das System analysiert zunächst die vom Benutzer eingegebene Forschungsfrage
- Automatische Generierung von Forschungsplänen mit Teilproblemen
- Festlegung von Prioritäten und Ausrichtung der Datenerhebung
- Phase der Datenerhebung::
- Einbindung von Suchmaschinen für aktuelle Webinformationen
- Extraktion von Schlüsselinhalten durch Web-Crawling-Technologie
- Führt in der Regel 3-5 iterative Suchen durch
- Analyse- und Optimierungsphase::
- Neuausrichtung der Forschung nach jeder Iteration
- Große Sprachmodelle für die Analyse und Verarbeitung von Daten
- Anzeige von Zwischenergebnissen als Benutzerreferenz
- Phase der Berichterstellung::
- Integration aller Forschungsdaten
- Erstellen von strukturierten Analyseberichten
- Angabe der Quellen und Zusammenfassung der Schlussfolgerungen
Der gesamte Prozess kann in Echtzeit in der Weboberfläche verfolgt werden, und die Nutzer können ihre Recherche jederzeit unterbrechen oder umleiten. Der Abschlussbericht unterstützt den Export in das PDF/Markdown-Format, und alle zitierten Quellen sind zur Überprüfung deutlich gekennzeichnet.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepResearch: ein vollständig quelloffener KI-Assistent für automatisierte TiefenforschungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie sieht der genaue Ablauf der Tiefenforschung bei DeepResearch aus?
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