O DeepResearch foi projetado com ênfase especial no suporte a cenários de pesquisa profissional, e suas aplicações típicas no campo acadêmico incluem: geração automática de revisões de literatura, rastreamento de hotspots de pesquisa e construção de gráficos de conhecimento interdisciplinar. Os dados de teste mostram que, ao usar a ferramenta para conduzir a pesquisa "Recent Advances in Computational Biology", o sistema é capaz de concluir a carga de trabalho manual de uma equipe tradicional por 3 dias em 2 horas. Em cenários de análise de negócios, sua função de monitoramento de concorrentes pode capturar automaticamente dados de relatórios financeiros, atualizações de produtos e relatórios de mídia para gerar análises multidimensionais do cenário competitivo.
Uma vantagem proeminente é a capacidade de adaptação do domínio do sistema. Ao lidar com problemas em campos especializados, como a área da saúde, a precisão da pesquisa pode ser aumentada em 40% configurando um dicionário de sinônimos de termos especializados e priorizando o rastreamento de bancos de dados autorizados (por exemplo, PubMed). Quando os profissionais de marketing usam o DeepResearch para realizar análises de percepção do consumidor, o sistema é capaz de identificar automaticamente as tendências de sentimento da mídia social e criar modelos de correlação com os dados de vendas. O DeepResearch usa os dados de vendas para criar modelos de correlação. A otimização desses cenários profissionais permite que o DeepResearch ultrapasse as limitações de uma ferramenta de pesquisa de uso geral e se torne um assistente inteligente para especialistas em domínios verticais.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepResearch: um assistente de IA de código totalmente aberto para pesquisa profunda automatizadaO































