ディプリサーチ

ディープリサーチ(Deep Research)は、独立した多輪研究の流れである: モデルは最初に研究計画を策定し、その後、複数のWeb検索とページレビューを実行し、主張のクロス認証を行い、最終的にコピーを生成します。情報源を引用した全文通常の質問と比較して、ツールの予算が大幅に向上し、複数のソースの証明が必要な概要型の質問に適しています。

オープン方法

1. 入力ボックスのツールバーに望遠鏡のアイコンを「研究」ボタン、ボタンがライトアップされ、ネズミの尾草緑が開いた。
2. 問題を正常に入力して送信すると、そのメッセージがディープリサーチプロセスに移行されます。
3. スイッチは開いており、その後のメッセージは再度閉じるまで研究モードを継続します。

「調査」ボタンの表示には、以下の3つの条件を同時に満たす必要があります。

条件	誰がコントロール
現在のモデル オープン ディプリサーチ	管理者 モデル 編集ページの ディープリサーチ 暴露スイッチを参照チャンネルとモデル
あなたのユーザー グループ が研究権限を持っています	ユーザーグループの機能スイッチで管理者を設定
現時点では、描写モデルがありません。	選択した画像 モデル 研究ボタン 自動的に隠す

備考

モバイル端の「研究」入力は、入力ボックスの「+」メニューに収められ、研究を開くと「+」ボタンが明るい円点を表示します。

普通のモデルとの違い

一般質問 モデルもインターネットで検索できますが、予算は制限され、体系的な検証は行いません。 ディープリサーチは単一ツールの予算を全体的に高めます:

ツール	通常モデルの上限	ディプリサーチモデル
ネット検索(web_search)	16	40
ページの検索(web_fetch)	12	25
画像のダウンロード(fetch_image)	16	12
画像の生成(image_generate)	8	4
Python の実行(python_execute)	16	8
すべてのツール合計	48	150

予算に加えて、プロセスは異なります:一般的なモデルは「モデル 検索して検索したい」、研究モデルは「計画を解除し、次に計画どおりにそれぞれのサブ問題をカバーし、最終的には統一検証と書き込み」です。

プロセス説明

一度 ディプリサーチは、エンジンによって自動的に動かされるいくつかの段階に分かれています:

1. 企画質問を3～6つの補完的なサブ質問に分割し、研究の種類(概念解釈、比較、トレンド、技術、市場、意思決定)を特定し、レポートの構造を決定します。プログラムには反対または批判的な視点を含む少なくとも1つのアンケートが含まれており、情報漏れを避けます。
2. 幅広い検索と読み方: 各サブ問題を並行して複数のネット検索を実行し、ページの全文を精密に読み取ります。 既に訪れたページは自動的に重量化され、読み取り順序により、より信頼性の高いドメイン名のより多くのソースを選択します。
3. 監査カバー: 各サブ質問に十分な独立したソースのサポートがあるかどうかをチェックし、証拠が弱いまたはカバーされていないサブ質問をマークし、新しい検索ラウンドを追加します。
4. クロス検証収集した証拠を3つのカテゴリーに分け、報告書の文句を直接決定する。
   • 確認済み二つ以上の独立した情報源が一致し、報告書で直接述べられる。
   • 論争あり情報源間の言論の矛盾、報告は各当事者の見解をそれぞれ示し、合併を強要しない。
   • 未確認単一の情報源のみで、報告書には「特定の情報源に基づいて」と記載されている。
5. レポート作成主なモデル ストリームは最終レポートを生成し、書き込み側のレンダリングを行います。

源の信頼性分類

各ソースは、ドメイン名のインスピレーションに基づいて A から D までのレベル 4 に分類され、進捗パネルのソース カードに表示されます。

クラス	意味
A	公式、学術、標準組織
B	権威あるメディア、研究機関
C	ブログ、コミュニティ、未知のドメイン
D	匿名フォーラム、署名なしコンテンツ

A / B レベルのバッグはマウス エッジ グリーンで明るく、エンジンは読書の順序に優先して信頼性の高いソースを消化します。

進歩インターフェイス

送信後、回答の上に望遠鏡のアイコンを搭載した研究パネルが表示され、研究中に自動的に展開し、リアルタイムで更新されます。

• タイトル行研究テーマ、進捗計算N/M(完成したサブ質問の数 / 合計)。
• 研究計画サブ質問のリスト、各前の状態マーク:研究のための灰色のサークル、ネズミの尾草の緑色のパルスポイントが進行中、緑色のペアが完了している。
• 源泉(N): タイトル、ドメイン名、AからDの信頼性のバッグを表示するダブルコラムのソースカード; 失敗したソースをグラップして三角に警告します。 カードをクリックして新しいタグページで原文を開きます。

レポートの原稿の出力が始まると、パネルは自動的に一行の概要に折りたたみ、いつでも完全なプランとソースのリストを見ることができます。

出典:引用されたレポート

最終報告書は、メッセージの正文の流れとして提示され、構造は研究の種類の変化に従い(概要表とシナリオの推奨表、トレンドカテゴリの指標表と短期・中長期展望を比較する)、共に遵守する。

• スタートはメタ情報(研究日付、範囲説明)と概要です。
• 重要な発見は番号ずつ。
• 確認済みの結論を直接表明し、各当事者の意見を論争の余地に示し、単一情報源を表明する。
• データ表示時間;
• 研究の限界を明確にすること。
• 文末に参考源のリストを添付します。

レポートは通常のAI対応であり、コピー、再生成(研究の再起動、分野の再起動)、質問を続ける、会話の開設、会話の共有リンクが含まれます。研究パネルとソースリストはメッセージと永続的に保存され、ページを更新した後も見ることができます。

中断と再走り

• 研究中はいつでも「生成停止」することができる:既に生成されたコンテンツは保留され、プラットフォームの「発行直算」の請求規則に従って、消費した部分は正常に使用量とクレジットをカウントする。
• レポートの「再生」について徹底した研究の回転(再検索および検証) 並行分野で保存し、< N/M >コントロールは旧レポートと異なります。

適用シーンと時間

適当:

• 複数のソースのクロス認証が必要な事実の概要(「Xフィールドにおける過去2年間の主要な進展」)
• 対比型(「AとBシナリオのそれぞれの利点と適用シーン」)
• 傾向と市場分析
• 検証可能な引用リストを取得するための研究任務を希望します。

適さない:

• シンプルな事実の質問やチャット(通常のモードはより速く、1回または2回の検索が可能)
• 純粋なコード、純粋な計算タスク(委託)Python サンドボックス);
• 自分の文書に頼るだけです。ナレッジベースできる)。

時間とコストのヒント

ディプリサーチ 数十回の検索とグラッシュを行い、検証と書き込みを行います。**通常の質問よりはるかに時間がかかりますが、通常は数分です。**期間中はいつでも「停止生成」を中断できます。 研究プロセスで呼び出されたタスクモデルとメインモデルが正常に請求され、消費額とクレジットが通常の会話よりも高いので、必要に応じて開きます。

管理者側の配置

ディープリーサーチは2つのバックアップ構成に依存し、一般のユーザーが「調査」ボタンを表示しないか、検索が失敗する場合は、管理者に連絡して確認してください。

1. 検索の裏側: SearXNG (デプロイ自体) または Serper 対応の検索サービスをバックグラウンドで構成する必要があり、構成されていない研究では証拠が得られず、レポートは引用されない一般的な回答にレベルを下げます。
2. モデル と ユーザー グループ スイッチ: モデル オープン リサーチ エントリ、ユーザー グループ リサーチ ライセンスを割り当て、設定方法を参照チャンネルとモデル。

よくある質問チェック

現象	たぶん原因
入力ボックスには「研究」ボタンがない	現在の モデル 未開封 研究、またはあなたの ユーザー グループ 未開封 研究権限、または現在選択されている画像 モデル
情報源は引用されていない。	管理者は検索バックエンドを設定しず、研究は一般的な回答にダウンロード
パネルが長い間同じ問題に停まっている	ターゲットサイトのスキャンは遅いか失敗し、失敗したソースは警告三角で表示され、エンジンは自動的にソースを変更し続けます。
予想よりはるかに短い。	「生成停止」をタップするか、問題自体の証拠が少ない(報告書の「制限」セクションが説明されます)