Deep Research erreicht einen Paradigmenwechsel in der Forschungsmethodik mit einem iterativen Forschungsmechanismus, der aus vier Schlüsselschritten besteht: intelligente Abfragegenerierung mit LLM, um unscharfe Anforderungen in präzise Suchanweisungen umzuwandeln; dynamische Ergebnisverarbeitung, um wichtige Informationspunkte durch semantische Analyse zu extrahieren; ein Strategieoptimierungsmodul, das die Forschungsrichtung automatisch auf der Grundlage der Zwischenergebnisse anpasst; und eine abschließende Wissensintegrationsphase, die einen strukturierten Forschungsbericht erstellt. Diese adaptive Recherchemethode verbessert die Effizienz im Vergleich zu herkömmlichen einmaligen Recherchen erheblich, und Studien haben gezeigt, dass iterative Methoden die Informationstiefe um das 3-5fache erhöhen können.
Das System bietet feinkörnige Parameter für die Studiensteuerung, einschließlich anpassbarer Einstellungen für die Tiefe (depth) und die Breite (breadth). Bei der technischen Umsetzung wird ein rekursiver Algorithmus zur Optimierung von Abfragen verwendet, bei dem der Informationsentropiewert bei jeder Iteration ausgewertet wird, um die nachfolgenden Pfade zu bestimmen. Die Fallstudie zeigt, dass bei einem komplexen Thema wie "Kommerzielle Anwendungen des Quantencomputings" die Informationsdichte des nach drei Iterationen erstellten Berichts um 72% höher ist als bei einer einzelnen Suche.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeep Research: ein KI-gestützter Deep Research-Assistent, der effiziente Recherchetools und Funktionen zur Berichterstellung bietetDie
