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深度研究

深度研究(Deep Research)是一条独立的多轮研究流水线:模型先制定研究计划,再执行多轮网络搜索与页面精读,对断言做交叉验证,最终生成一份带引用来源的完整报告。与普通问答相比,它的工具预算大幅提升,适合需要多来源佐证的综述型问题。

开启方式​

  1. 在输入框工具栏点望远镜图标的「研究」按钮,按钮点亮为鼠尾草绿即已开启。
  2. 正常输入问题并发送,该条消息即走深度研究流程。
  3. 开关保持开启状态,后续消息会继续走研究模式,直到你再点一次关闭。

「研究」按钮的显示需要同时满足三个条件:

条件由谁控制
当前模型开放了深度研究管理员在模型编辑页的深度研究暴露开关,见 渠道与模型
你所在用户组具备研究权限管理员在用户组的功能开关中配置
当前不在绘图模式选中图片模型时研究按钮自动隐藏
信息

移动端「研究」入口收在输入框的「+」菜单里;研究开启时「+」按钮显示高亮圆点。

与普通模式的区别​

普通问答里模型也能联网搜索,但预算有限、不做系统性验证。深度研究把单轮工具预算整体抬高:

工具普通模式上限深度研究模式
网络搜索(web_search)1640
页面抓取(web_fetch)1225
图片下载(fetch_image)1612
图片生成(image_generate)84
Python 执行(python_execute)168
全工具合计48150

除了预算,流程也不同:普通模式是「模型想搜就搜」;研究模式是「先拆解计划,再按计划覆盖每个子问题,最后统一验证与撰写」。

流程解释​

一次深度研究分为几个阶段,全程由引擎自动推进:

  1. 规划:把你的问题拆解为 3 到 6 个互补的子问题,识别研究类型(概念解释、对比、趋势、技术、市场、决策),并确定报告结构。计划中会刻意包含至少一条反面或批评视角的查询,避免信息茧房;涉及时效的查询自动带上年份,技术类话题至少包含一条英文查询。
  2. 广度搜索与精读:围绕每个子问题并行执行多轮网络搜索,并抓取页面全文精读。已访问过的页面自动去重,阅读顺序优先选择可信度更高、域名更多样的来源。
  3. 覆盖审计:检查每个子问题是否有足够的独立来源支撑,标记证据薄弱或未覆盖的子问题,并补充新一轮搜索。
  4. 交叉验证:把收集到的证据分为三类,直接决定报告中的措辞:
    • 已确认:两个以上独立来源一致,报告中直接陈述;
    • 有争议:来源之间说法冲突,报告分别呈现各方观点,不强行合并;
    • 未验证:只有单一来源,报告中注明「据某来源」。
  5. 撰写报告:主模型流式生成最终报告,边写边渲染。

来源可信度分级​

每个来源按域名启发式评为 A 到 D 四级,显示在进度面板的来源卡片上:

等级含义
A官方、学术、标准组织
B权威媒体、研究机构
C博客、社区、未知域名
D匿名论坛、无署名内容

A / B 级徽章以鼠尾草绿高亮,引擎在阅读排序上优先消化高可信来源。

进度界面​

发送后,回复上方出现带望远镜图标的研究面板,研究期间自动展开、实时更新:

  • 标题行:研究主题、进度计数 N/M(已完成子问题数 / 总数)。
  • 研究计划:子问题清单,每项前有状态标记:灰色圆圈为待研究,鼠尾草绿脉冲点为进行中,绿色对勾为已完成。
  • 来源(N):双列来源卡片,显示标题、域名与 A 到 D 可信度徽章;抓取失败的来源以警示三角标出。点击卡片在新标签页打开原文。

报告正文开始输出后,面板自动折叠为一行摘要,随时可点开回看完整计划与来源列表。

产出:带引用的报告​

最终报告作为消息正文流式呈现,结构随研究类型变化(对比类含总览表与场景建议表,趋势类含指标表与短中长期展望),共同遵守:

  • 开头是元信息行(研究日期、范围说明)与概述;
  • 关键发现逐条编号;
  • 已确认的结论直接陈述,有争议的呈现各方观点,单源信息标注出处;
  • 数据标注时间;
  • 明确写出研究局限;
  • 文末附参考来源列表。

报告是一条普通的 AI 回复:可以复制、重新生成(重跑一轮研究,开新分支)、继续追问、划词开子对话,也会被对话分享链接包含。研究面板与来源列表随消息持久保存,刷新页面后仍可回看。

中断与重跑​

  • 研究进行中可随时点「停止生成」:已产出的内容保留;按平台「发出即算」的计费规则,已消耗的部分正常计入用量与积分。
  • 对报告点「重新生成」会完整重跑一轮研究(重新搜索与验证),以平行分支保存,用 < N/M > 控件与旧报告对照。

适用场景与耗时​

适合:

  • 需要多来源交叉验证的事实综述("X 领域近两年的主要进展");
  • 对比选型("A 与 B 方案各自的优劣与适用场景");
  • 趋势与市场分析;
  • 希望拿到可核查引用清单的调研任务。

不适合:

  • 简单事实问答或闲聊(普通模式更快,一两次搜索即可);
  • 纯代码、纯计算任务(交给 Python 沙箱);
  • 只依赖你自己文档的问题(挂载 知识库 即可)。
耗时与成本提示

深度研究要执行几十次搜索与抓取,再做验证与撰写,耗时明显长于普通问答,通常以分钟计。期间可以随时点「停止生成」中断。研究过程调用的任务模型与主模型均正常计费,消耗的额度与积分高于普通对话,请按需开启。

管理员侧配置​

深度研究依赖两项后台配置,普通用户如果看不到「研究」按钮或搜索始终失败,请联系管理员检查:

  1. 搜索后端:需要在后台配置 SearXNG(自部署)或 Serper 兼容的搜索服务;未配置时研究无法获取证据,报告会降级为无引用的普通回答。
  2. 模型与用户组开关:按模型开放研究入口、按用户组授予研究权限,配置方法见 渠道与模型。

常见问题排查​

现象可能原因
输入框没有「研究」按钮当前模型未开放研究,或你所在用户组无研究权限,或当前选中的是图片模型
报告没有引用来源管理员未配置搜索后端,研究降级为普通回答
进度面板长时间停在同一子问题目标站点抓取缓慢或失败,失败来源会以警示三角标出,引擎会自动换来源继续
报告明显比预期短中途点过「停止生成」,或问题本身证据稀少(报告的「局限」段会说明)