A visualização da estrutura em árvore é um dos principais recursos da interface do usuário da Web do Deep Research, que exibe graficamente os caminhos de pesquisa de IA e atende às seguintes finalidades importantes:
- Transparência no processo de pesquisaPermita que o usuário veja claramente como a IA desenvolve sua pesquisa passo a passo
- rastreamento lógicoAjuda a entender o processo de raciocínio da IA e como as informações são coletadas
- controle de qualidadeIdentificação oportuna de possíveis vieses de pesquisa ou informações ausentes
- Referência de aprendizadopode ser usado como um modelo de aprendizado para métodos de pesquisa
Para usar esse recurso de forma eficaz, você pode adotar a seguinte abordagem:
- Foco nos pontos principaisAtenção especial aos nós principais que se ramificam em várias ramificações.
- Exploração interativaClique em qualquer nó para ver detalhes sobre o que a IA fez naquela etapa.
- Revisão da direção da pesquisaAjuste manual dos tópicos de pesquisa ou adicione qualificadores quando forem detectados desvios
- Analisando a eficiência do caminhoAvaliar quais estratégias de pesquisa produzem os resultados mais valiosos
- Comparação de caminhos diferentesDiferenças nos resultados de diferentes caminhos podem ser comparadas ao repetir o estudo.
Na prática, é possível usar diagramas de árvore em conjunto com relatórios de pesquisa. Por exemplo, você pode navegar rapidamente pela estrutura geral da pesquisa por meio do diagrama de árvore e, em seguida, ler o conteúdo do relatório das partes interessadas em profundidade. Essa combinação de visualização + conteúdo detalhado pode melhorar significativamente a eficiência da pesquisa e a profundidade do entendimento.
Essa resposta foi extraída do artigoDeep Research Web UI: um assistente de IA que oferece suporte à pesquisa profunda multilíngueO
