Приложения к лекции Deep Research

Введение: Понимание возможностей ИИ для глубоких исследований

В современном ландшафте искусственного интеллекта режим «Глубокое исследование» представляет собой специализированную возможность, разработанную для выполнения углубленного, многоэтапного поиска информации с использованием общедоступных данных в интернете.1 В отличие от традиционного поиска, который обычно предоставляет быстрые факты или краткие ответы на прямые запросы, «Глубокое исследование» ориентировано на выполнение сложных задач, требующих автономного поиска, чтения и синтеза информации из разнообразных онлайн-источников.1 Этот режим особенно эффективен для нахождения нишевой, неочевидной информации, которая в противном случае потребовала бы множества шагов и посещения многочисленных веб-сайтов.1

Фундаментальное изменение, наблюдаемое в этих возможностях, заключается в переходе от простого извлечения информации к агентному ИИ. Традиционный поиск и даже базовые чат-боты в основном сосредоточены на получении и суммировании данных. Однако последовательное описание «Глубокого исследования» на различных платформах, таких как OpenAI, Google, Perplexity и Mistral, как процесса, включающего «многоэтапный поиск», «планирование», «анализ» и «синтез» 1, указывает на сдвиг в сторону агентного ИИ. Это означает, что система ИИ действует не просто как база данных; она функционирует как интеллектуальный агент, способный разбивать сложные проблемы на подзадачи, выполнять план исследования и итеративно уточнять свой подход, подобно тому, как это делает исследователь-человек.3 Эта возможность расширяет сферу применения ИИ за пределы простого ответа на вопросы, позволяя ему выполнять более сложные задачи по решению проблем.

Использование режима «Глубокое исследование» приносит значительные преимущества, особенно при необходимости всестороннего анализа. Он превосходно справляется со сложными, многоуровневыми запросами, требующими данных из различных источников в интернете.1 Ключевые сценарии использования включают всесторонний конкурентный анализ, создание персонализированных отчетов, сравнение продуктов, анализ рынка, конкурентную разведку, обзоры технической литературы и синтез политик.1 Важным аспектом является то, что каждый результат работы в режиме «Глубокое исследование» полностью документирован и содержит четкие ссылки на источники, что облегчает проверку и цитирование информации.1

Повторяющийся акцент на «четких цитатах» и «полностью документированных» результатах 1 напрямую решает основную проблему, связанную с генеративным ИИ: галлюцинации и отсутствие проверяемых источников.9 Для профессиональных пользователей возможность проверять факты и отслеживать информацию до ее происхождения имеет первостепенное значение для обеспечения достоверности и надежности. Эта функция позиционирует «Глубокое исследование» не просто как удобный инструмент, а как критически важный компонент для принятия решений, основанных на фактических данных, в таких областях, как финансы, здравоохранение и журналистика.4

OpenAI: Глубокое исследование ChatGPT и API

Этот раздел подробно описывает, как получить доступ и использовать режим «Глубокое исследование» OpenAI как через интерфейс чата, так и через API.

Активация глубокого исследования в ChatGPT (чат)

Для активации режима «Глубокое исследование» в ChatGPT пользователи выбирают опцию «Глубокое исследование» при вводе своего запроса.1 Затем пользователь формулирует свой запрос для ChatGPT, при необходимости прикрепляя изображения, файлы или электронные таблицы для предоставления дополнительного контекста.1 В некоторых случаях «Глубокое исследование» может сгенерировать форму для сбора конкретных параметров запроса, чтобы создать более сфокусированный и релевантный отчет.1

После запуска процесса появляется боковая панель, отображающая ход мысли модели и посещаемые веб-сайты.1 Выполнение задачи может занять от 5 до 30 минут, поскольку система работает в фоновом режиме, осуществляя поиск в интернете, читая текст, PDF-файлы, изображения и другие форматы, а затем синтезируя результаты.1 В отличие от традиционного чат-бота, который отвечает мгновенно, «Глубокое исследование» предназначено для более сложных и длительных запросов.1

Использование режима «Глубокое исследование» регулируется определенными лимитами. Бесплатные пользователи имеют доступ к 5 задачам в месяц с использованием облегченной версии. Подписчики планов Plus, Team и Enterprise получают 10 стандартных задач в месяц, а также 15 дополнительных задач с использованием облегченной версии. Пользователи Pro получают 125 стандартных задач в месяц и 125 облегченных задач в месяц.1 Лимиты сбрасываются каждые 30 дней с момента первого использования.1 Важно отметить, что пользователи обычно узнают о достижении своих лимитов только после их исчерпания, что вызвало критику.2

Такой «реактивный» подход к раскрытию информации о лимитах использования 2 создает трение в пользовательском опыте. Хотя OpenAI стремится упростить процесс, абстрагируя сложность 12, отсутствие проактивного отображения квоты может привести к разочарованию пользователей, полагающихся на инструмент для выполнения критически важных задач. Это подчеркивает текущую проблему для поставщиков ИИ в управлении вычислительными ресурсами и ожиданиями пользователей, особенно для ресурсоемких «глубоких» режимов. Многоуровневый доступ (бесплатный, Plus, Pro) также указывает на четкую стратегию монетизации, связанную с ценностью более глубоких и ресурсоемких возможностей ИИ.

Использование API глубокого исследования OpenAI (API)

API «Глубокое исследование» предназначен для автоматизации сложных исследовательских рабочих процессов, требующих анализа, планирования и синтеза информации из реального мира.6 В отличие от ChatGPT, где этот процесс абстрагирован, API предоставляет прямой программный доступ, позволяя модели автономно планировать подзапросы, использовать такие инструменты, как веб-поиск и выполнение кода, и выдавать окончательный структурированный ответ.6

Доступ к «Глубокому исследованию» осуществляется через конечную точку responses с использованием следующих моделей: o3-deep-research-2025-06-26, оптимизированной для глубокого синтеза и более высококачественных результатов, или o4-mini-deep-research-2025-06-26, которая является более легкой и быстрой, идеальной для сценариев использования, чувствительных к задержкам.6 Для аутентификации требуется ключ API.6

При структурировании базового вызова API разработчики определяют роль системы в системном сообщении, описывая тип отчета, который они хотят сгенерировать.6 Ключевые параметры включают

summary (например, «auto» для лучшего доступного резюме или «detailed» для более подробного отчета), обязательные инструменты, такие как web_search_preview, и опциональный code_interpreter.6 Рекомендуется включить режим

background для асинхронного выполнения длительных задач, что позволяет избежать проблем с тайм-аутами.6

Ответ API «Глубокое исследование» включает структурированный окончательный ответ, встроенные цитаты, резюме этапов анализа и метаданные источника.6 Разработчики могут проверять промежуточные шаги, включая этапы анализа, вызовы веб-поиска и выполнения кода, для отладки и анализа того, как был построен окончательный ответ. Этот уровень прозрачности не всегда доступен в интерфейсе чата.6

Модели «Глубокого исследования» и API Responses поддерживают инструменты на основе протокола контекста модели (MCP), что позволяет интегрироваться с частными хранилищами знаний или сторонними сервисами. Это дает «Глубокому исследованию» возможность получать внутренние документы по запросу.6

Возможности API, такие как программный доступ, прозрачность промежуточных шагов, асинхронное выполнение и интеграция MCP 6, в совокупности указывают на то, что OpenAI позиционирует свой API «Глубокое исследование» не только для индивидуальных разработчиков, но и как надежную основу для создания пользовательских, масштабируемых и проверяемых ИИ-приложений внутри предприятий. Возможность интеграции внутренних документов (MCP) является критически важным отличием для компаний, работающих с конфиденциальными или проприетарными данными, превращая ИИ из общедоступного инструмента чат-бота в частный, интегрированный инструмент бизнес-аналитики. Это резко контрастирует с абстрагированным пользовательским интерфейсом чата, подчеркивая ориентацию API на «опытных пользователей».12

Ключевые особенности, варианты использования и ограничения

Ключевые особенности «Глубокого исследования» включают углубленный, многоэтапный поиск, автономный просмотр веб-страниц, синтез подробных отчетов, четкие цитаты и способность интерпретировать текст, изображения и PDF-файлы.1 API дополнительно предлагает широкие возможности настройки, масштабируемость, прозрачность и интеграцию MCP.6

Среди вариантов использования — анализ продуктов и рынка, конкурентная разведка, обзоры технической литературы, синтез политик и автоматизированный поиск для финансов, науки и журналистики.6

Однако существуют и ограничения. Процесс может занимать от 5 до 30 минут.1 Отмечаются случаи фактических галлюцинаций или неверных выводов.2 Система может ссылаться на слухи или неточно передавать неопределенность.2 Пользователи сообщают о проблемах с точностью, выдуманными источниками, поверхностным контекстом и трудностями в корректировке ошибочных путей.9 Также могут возникать сложности с улавливанием эмоциональных нюансов и противоречий в качественных данных.10

Несмотря на продвинутые возможности, отзывы пользователей последовательно указывают на проблемы, такие как галлюцинации, выдуманные источники и отсутствие контекста.2 Это означает, что, хотя «Глубокое исследование» может значительно ускорить первоначальную «черновую работу» 9, оно не устраняет необходимость в проверке фактов человеком, критической оценке и понимании контекста, особенно для чувствительных или нюансированных тем. Инструмент следует рассматривать как помощника, а не полную замену человеческого суждения и экспертных знаний в предметной области.

Google: Глубокое исследование Gemini и API

Этот раздел охватывает возможности глубокого исследования Google в Gemini, уделяя особое внимание его интеграции и доступу через API.

Инициирование глубокого исследования в приложениях Gemini (чат)

Пользователи могут получить доступ к «Глубокому исследованию», выбрав его в строке запроса в веб- или мобильном приложении Gemini.3 Пользователи вводят вопрос или запрос, с возможностью загрузки файлов или изображений для дополнительного контекста.13

Gemini преобразует запрос в многоточечный план исследования, который пользователь может просмотреть и уточнить.3 Затем система автономно просматривает сотни веб-сайтов, анализирует полученные данные и синтезирует многостраничные отчеты.3 Панель «мышления» отображает этапы анализа модели.3 Отчеты обычно генерируются за 5-10 минут, но для сложных запросов может потребоваться больше времени, и пользователи получают уведомление о завершении.13

«Глубокое исследование» доступно бесплатно на настольных и мобильных устройствах, в 150 странах, на более чем 45 языках, а также пользователям Google Workspace.3 Подписчики Google AI Pro и Ultra могут использовать Gemini 2.5 Pro для более высокого качества, в то время как все пользователи могут использовать Gemini 2.5 Flash.13

Существуют ежедневные лимиты на запросы и одновременные запросы, при этом подписчики Pro/Ultra получают более высокие лимиты.13 Пользователи получают уведомление, когда приближаются к своему лимиту.13 Отчеты могут быть преобразованы в интерактивные визуализации, викторины и аудиообзоры в Canvas.3

Предоставление Google доступа к «Глубокому исследованию» «безвозмездно» для базового использования 3 для функции, которая «экономит часы работы» 3, является стратегией по демократизации доступа к продвинутому ИИ, потенциально для завоевания доли рынка или стимулирования принятия его более широкой экосистемы ИИ. Интеграция с Google Workspace и Canvas 3 также указывает на сильное стремление к привязке к экосистеме, где ценность «Глубокого исследования» усиливается при использовании в рамках набора инструментов повышения производительности Google. Это контрастирует с более явной многоуровневой ценовой политикой OpenAI для доступа к «Глубокому исследованию».

Доступ к глубокому исследованию Gemini через API (API)

API Gemini поддерживает расширенный анализ, многоходовый чат, генерацию кода и мультимодальные запросы.16 Разработчики могут создавать многоходовые беседы с использованием API Gemini, управляя состоянием беседы с помощью SDK.17 Используются такие модели, как

gemini-2.5-flash и gemini-2.0-flash-preview-image-generation.17

Большое окно контекста Gemini объемом 1 миллион токенов, дополненное настройкой RAG (Retrieval Augmented Generation), помогает управлять контекстом во время длительных исследовательских сессий.3 Возможность загружать файлы в приложения Gemini 13 распространяется на использование API, позволяя моделям анализировать предоставленные пользователем документы.

«Глубокое исследование» через API позволяет выполнять сложные исследовательские рабочие процессы, разбивая проблемы, осуществляя поиск, анализ и синтез результатов.3 Варианты использования включают конкурентный анализ, проверку благонадежности, понимание тем и сравнение продуктов.3

Разработка «асинхронного менеджера задач» 3 для обработки «длительного вывода» и предотвращения перезапусков из-за единичных сбоев является критически важным инженерным решением. Это напрямую решает практическую проблему, связанную с тем, что глубокие исследовательские задачи занимают «несколько минут».13 В сочетании с большим окном контекста и RAG 3 это гарантирует, что ИИ может поддерживать непрерывность и «запоминать» информацию на протяжении сложного, многоэтапного исследовательского процесса, что важно для предоставления связных и всеобъемлющих отчетов. Эта техническая деталь подчеркивает инвестиции Google в создание надежного и стабильного агентного ИИ для реальных приложений.

Ключевые особенности, варианты использования и ограничения

Особенности включают агентное планирование, автономный веб-поиск, итеративный анализ, генерацию всесторонних отчетов, аудиообзоры, интеграцию с Canvas и загрузку файлов.3 Также поддерживаются мультимодальные возможности.16

Варианты использования охватывают профессиональные исследования, хобби, учебу, важные жизненные решения, анализ рынка и проверку благонадежности.3

Однако пользователи сообщают о медленной работе «Глубокого исследования», иногда значительно дольше заявленных 5-10 минут.18 Также могут наблюдаться «огромные логические скачки, не подтвержденные информацией», и «проблемы с галлюцинациями».9 Система может путать похожие сущности.9 Качество может быть «неудовлетворительным» по сравнению с конкурентами.19

Несмотря на передовые модели и инженерные усилия Google, отзывы пользователей 9 указывают на проблемы со скоростью, точностью и логической последовательностью. Рекомендация «попробовать проводить исследования с меньшим количеством документов или небольшими партиями» 18 предполагает, что надежность системы снижается с увеличением сложности, что противоречит обещанию «глубокого исследования». Это указывает на то, что даже ведущие поставщики ИИ все еще сталкиваются с присущими ограничениями текущих больших языковых моделей, особенно в отношении фактической точности и надежного анализа в сложных, открытых задачах.

Anthropic: Функция исследования Claude и API

Этот раздел исследует подход Anthropic к глубоким исследованиям, подчеркивая его многоагентную архитектуру и элементы управления API.

Использование функции исследования Claude (чат)

Функция «Исследование» доступна подписчикам планов Claude Pro и Max.20 Она позволяет Claude осуществлять поиск в интернете, Google Workspace и других интеграциях.21

Функция «Исследование» Claude использует многоагентную систему, где ведущий агент планирует процесс исследования и создает параллельные субагенты для одновременного поиска информации.21 Claude 3.7 Sonnet предлагает «режим расширенного мышления», в котором модель саморефлексирует перед ответом, улучшая производительность в сложных задачах, таких как математика, физика, следование инструкциям и кодирование.22 Это не отдельная модель, а та же модель, применяющая больше когнитивных усилий.22

Акцент Anthropic на «режиме расширенного мышления» 22 и «многоагентной архитектуре» с параллельными субагентами 21 является ключевым отличием. Это указывает на философию дизайна, которая имитирует человеческие когнитивные процессы (рефлексия, делегирование, параллельное мышление) для решения сложных задач. Способность модели «думать дольше, прежде чем отвечать» 22 и возможность субагентов работать одновременно 21 подразумевает более надежный и эффективный подход к глубоким исследованиям по сравнению с чисто последовательной обработкой, напрямую решая проблему сложных, длительных задач.

Реализация многоагентного исследования с помощью API Claude (API)

Система исследования использует паттерн «оркестратор-рабочий», где ведущий агент координирует и делегирует задачи специализированным субагентам.21 Эта архитектура позволяет выполнять параллельный веб-поиск и итеративный сбор информации.21

Через API разработчики могут контролировать «бюджет мышления» для Claude 3.7 Sonnet, указывая максимальное количество токенов для рефлексии, балансируя скорость и качество.22 Claude использует «цепочку мыслей» для разбиения проблем и принятия решений об использовании инструментов.24 Поддерживаются инструменты, такие как

web_search_preview и code_interpreter.6

Anthropic подчеркивает важность детальных описаний инструментов, обучения оркестратора делегированию задач субагентам, масштабирования усилий в соответствии со сложностью запроса и управления мыслительным процессом.21 Параллельные вызовы инструментов и запуск субагентов явно поощряются для повышения эффективности.21

Подробные сведения Anthropic о «проектировании промтов» 21 и «проектировании инструментов» 21 показывают, что эффективность многоагентных систем в значительной степени зависит от того, как разработчики инструктируют и настраивают их. Замечание о том, что «плохие описания инструментов могут направить агентов по совершенно неверному пути» 21, и что «модели Claude 4 могут быть отличными инженерами промтов» 21, указывает на сложное взаимодействие между возможностями модели и человеческим руководством. Это означает, что успешная реализация глубоких исследований через API требует глубокого понимания принципов проектирования промтов, выходящего за рамки простых ключевых запросов к структурированным, многогранным инструкциям.

Ключевые особенности, варианты использования и ограничения

Особенности включают многоагентную архитектуру, веб-поиск, интеграцию с Google Workspace, режим расширенного мышления, управление бюджетом мышления через API, параллельные вызовы инструментов и надежное руководство по проектированию промтов.20

Варианты использования включают сложные исследования, отладку кода, анализ данных и суммирование документов.20

Однако многоагентные архитектуры «быстро расходуют токены», что делает их значительно дороже (в 15 раз больше токенов, чем при взаимодействии в чате).21 Некоторые области, требующие, чтобы все агенты использовали один и тот же контекст или имели множество зависимостей, в настоящее время не подходят.21 Ранние агенты могли «выходить из-под контроля» или выбирать «SEO-оптимизированные фермы контента вместо авторитетных источников».21 Человеческая оценка по-прежнему необходима для выявления того, что автоматизация пропускает.21

Высокое потребление токенов 21 является прямым следствием многоагентного, параллельного подхода к обработке, разработанного для превосходной производительности. Это создает явную проблему экономической жизнеспособности: ценность задачи должна оправдывать повышенные затраты.21 Эта причинно-следственная связь подчеркивает, что, хотя многоагентные системы предлагают значительные преимущества в производительности для сложных исследований, они не являются универсально эффективным решением и требуют тщательного рассмотрения бюджета и сценария использования.

xAI Grok: DeepSearch для получения информации в реальном времени

Этот раздел подробно описывает возможности Grok DeepSearch, подчеркивая его доступ к данным в реальном времени и уникальную интеграцию с платформой X.

Активация DeepSearch в Grok (чат)

Grok предлагает «режим DeepSearch» для углубленного исследования, отличающийся от быстрых, менее тщательных результатов.19 Пользователи могут активировать его для доступа к данным в реальном времени как из интернета, так и из X.19

DeepSearch позволяет Grok «глубоко погружаться в интернет и обдумывать все», чтобы предоставить исчерпывающую информацию.29 Он может быстро генерировать отчеты; одна демонстрация показала отчет, созданный за 1 минуту 10 секунд с 22 источниками.19 Grok Heavy предлагает режим «Глубокое погружение», обрабатывающий задачи примерно за 10 минут.30

Бесплатные пользователи имеют ограниченный доступ: некоторые отчеты указывают на 10 задач DeepSearch в течение 24 часов 31 или 3 в течение 24 часов 31, в то время как премиум-подписчики получают неограниченный доступ и более высокие лимиты.32

Способность Grok получать «данные в реальном времени как из интернета, так и из X» 19 и «получать информацию из трендов 𝕏, анализируя данные в реальном времени и настроения пользователей в различных отраслях» 30 является явным преимуществом. Это позволяет проводить исследования по актуальным обсуждениям, недавно опубликованному контенту и срочным новостям 19, что другие платформы могут не приоритизировать или не интегрировать так глубоко. Такой доступ к данным из социальных сетей в реальном времени создает уникальные варианты использования, особенно для анализа рынка, анализа общественного мнения и оперативной журналистики, напрямую используя владение xAI платформой X.

Интеграция Grok DeepSearch через API (API)

API Grok использует REST API с JSON-коммуникацией и стандартными конечными точками, такими как /models, /completions и /embeddings.33 Аутентификация осуществляется с помощью ключей API (ключа доступа и секретного ключа), полученных на портале разработчиков xAI.33 Ключевые параметры включают

temperature, max_tokens, top_p и frequency_penalty.33

API обеспечивает обновления в реальном времени и интеграцию облачных сервисов, позволяя приложениям генерировать фактические, содержащие цитаты ответы путем поиска в интернете, выполнения кода и чтения документов.7 API Grok поддерживает ответы в реальном времени с функциями потоковой передачи.33

Запрос пользователя явно запрашивает доступ к «Глубокому исследованию» для Grok через API. Хотя функции продукта Grok явно упоминают «DeepSearch» 19, официальная документация API xAI 33 не содержит явного упоминания выделенной конечной точки «DeepSearch API». Это расхождение предполагает, что API предоставляет базовые возможности (такие как поиск в реальном времени и анализ документов), которые разработчики затем комбинируют для создания рабочего процесса, подобного DeepSearch, или что документация менее явно описывает именованные функции. Это означает, что разработчикам необходимо понять, как воспроизвести функции продукта, используя базовые примитивы API, что может быть препятствием для пользователей, ищущих прямой вызов API «DeepSearch».

Ключевые особенности, варианты использования и ограничения

Особенности включают доступ к интернету в реальном времени (включая тренды X), анализ документов (суммирование), ускорение кода, Grok Think для глубоких идей, Grok Voice и генерацию изображений.30 DeepSearch предоставляет углубленные, цитируемые отчеты.19

Варианты использования включают получение обзоров актуальных обсуждений, недавно опубликованного контента, срочных новостей.19 Автоматизацию рабочих процессов, анализ данных, интеграцию корпоративных систем, отчеты по рынку/конкурентам.33

Несмотря на скорость, детали могут показаться «несколько поверхностными», а источники могут быть неакадемическими, несмотря на запросы на высококачественные работы.19 Бесплатный уровень имеет строгие лимиты использования (например, 10 задач DeepSearch в течение 24 часов).31 Контент может быть легко обнаружен как сгенерированный ИИ, особенно для академических/технических текстов.32 Гибкость платформы ограничена ее интеграцией с экосистемой X.32

Скорость Grok (1 минута 10 секунд для отчета 19) и доступ к данным X в реальном времени являются сильными сторонами, но «поверхностные» детали и включение «неакадемических» источников 19 указывают на компромисс. Это означает, что, хотя Grok отлично подходит для быстрых, широких обзоров и анализа тенденций, он может быть не идеальным инструментом для высокоточных, академических или нюансированных исследований, где качество источников и глубокий аналитический анализ имеют первостепенное значение. Это распространенная проблема для больших языковых моделей, которые приоритизируют скорость и широту охвата.

Perplexity: Расширенное исследование и API

Этот раздел подробно описывает режим исследования Perplexity, подчеркивая его ориентацию на цитирование источников и расширенные инструменты поиска.

Доступ к режиму исследования в Perplexity (чат)

Пользователи получают доступ к режиму «Исследование», выбирая его в селекторе режимов в строке поиска в мобильном, веб-браузере или приложении Mac.4

Режим «Исследование» Perplexity проводит углубленный поиск, выполняя десятки запросов, читая сотни источников и анализируя материал для предоставления всестороннего отчета.4 Он итеративно уточняет свой план исследования по мере получения новой информации.4 Отчеты обычно завершаются менее чем за 3 минуты, при этом общее время ответа составляет 4-5 минут.4

Доступен бесплатно для всех пользователей с ограниченным ежедневным использованием; неограниченный доступ для подписчиков Pro.4 Режим «Исследование» автоматически выбирает оптимальные модели и не позволяет выбирать модель вручную.4 Однако Perplexity Pro открывает доступ к GPT-4, Claude 3.5 и Gemini для более глубоких результатов в общем использовании.37

Ключевой особенностью являются «Режимы фокусировки», позволяющие пользователям сужать поиск до определенных источников контента, таких как Академический, Социальный, Видео или общий Интернет.37 Пользователи могут загружать PDF-файлы и документы для анализа ИИ.37 Функция «Страницы» позволяет создавать структурированные, основанные на исследованиях веб-страницы и отчеты.37

«Режимы фокусировки» Perplexity 37 напрямую отвечают на критическую потребность пользователя: контроль над типом и достоверностью источников. Это значительное улучшение по сравнению с моделями, которые без разбора извлекают информацию из интернета.9 Функция «Страницы» 37 также предоставляет структурированный вывод, выходящий за рамки простого ответа в чате, что удобно для пользователей, которым необходимо формально представить свои исследования. Эти функции дают пользователям возможность настраивать процесс исследования и качество вывода, повышая полезность для конкретных профессиональных контекстов.

Использование API исследования Perplexity (API)

API Perplexity позволяет интегрировать сложные разговорные ИИ-возможности в приложения, обеспечивая поиск в реальном времени с надлежащими цитатами.39 Пользователям необходимо создать учетную запись, перейти в настройки API и сгенерировать ключ API.39 Ключевые параметры для настройки запросов включают

model (обязательный), messages, temperature, max_tokens, stream и top_p.39

API, вероятно, поддерживает те же базовые возможности, что и интерфейс чата, включая режимы фокусировки для моделей Sonar и загрузку файлов для анализа.37 Для многоходовых бесед API поддерживает такие опции, как скользящие окна контекста, суммирование и обрезка контекста.39

API Perplexity делает акцент на «поиске в реальном времени в интернете, предоставляя актуальную информацию с надлежащими цитатами» 39, что делает его уникальным для создания «более надежных пользовательских интерфейсов».39 Эта ориентация на проверяемые источники в сочетании с контекстно-зависимыми моделями и расширенными инструментами поиска 37 предполагает, что API разработан для разработчиков, которые приоритизируют фактическую точность и прозрачность источников в своих ИИ-приложениях. Это делает его особенно ценным для отраслей, где дезинформация представляет высокий риск.

Ключевые особенности, варианты использования и ограничения

Особенности включают углубленное исследование с анализом, написание отчетов, опции экспорта/совместного использования, поиск в реальном времени с цитатами источников, контекстно-зависимые модели ИИ, режимы фокусировки (Академический, Бизнес, Письмо), Pro Search (множественные одновременные поиски), загрузку файлов и страницы.4

Варианты использования охватывают экспертный анализ в финансах, маркетинге, технологиях, текущих событиях, здравоохранении, биографиях, планировании путешествий.4 Также это всесторонние обзоры литературы, междисциплинарные выводы и сокращение времени на ручной поиск.41

Хотя система в целом хорошо справляется с фактической информацией, она «может иногда пропускать нишевую, но достоверную информацию, если она выходит за рамки предпочтительных типов источников».11 Пользователям все равно следует проверять источники, так как ИИ может неправильно атрибутировать или интерпретировать ссылки.38 Некоторые пользователи отмечали изменения в «неограниченном» доступе на «расширенный» или конкретные ежедневные лимиты, что вызывало опасения относительно согласованности.42

Подход Perplexity к «курированию» информации 11 и «оптимизация для точного, основанного на источниках извлечения информации» 11 подразумевает компромисс. Хотя это повышает надежность за счет фильтрации низкокачественного контента, это также может означать пропуск некоторой нишевой информации. Это предполагает, что, хотя Perplexity превосходно предоставляет надежные, хорошо цитируемые ответы, пользователям с высокоспециализированными или малоизвестными исследовательскими потребностями все равно может потребоваться дополнять поиск другими инструментами или ручным поиском для обеспечения исчерпывающего охвата.

DeepSeek R1: Открытый исходный код для сложного анализа

Этот раздел подробно описывает DeepSeek R1, подчеркивая его открытый исходный код и его сильные стороны в задачах анализа, особенно при использовании API.

Изучение чат-бота DeepSeek R1 (чат)

DeepSeek запустила одноименный чат-бот на базе модели DeepSeek-R1, доступный бесплатно для iOS и Android.43

DeepSeek-R1 — это модель, ориентированная на анализ, которая превосходно справляется с математикой, кодированием и вопросами, требующими обширных знаний.45 Она использует передовое обучение с подкреплением (RL) для достижения возможностей «цепочки мыслей».45 Цель состоит в обеспечении прозрачности процесса принятия решений путем детализации хода мысли.49

Пользователи могут протестировать его на бесплатной платформе.46 Он хорошо справляется с несколькими персонажами и их взаимодействиями в контексте разговора.50 Однако ранние версии сталкивались с проблемами «плохой читаемости» и «смешивания языков» 48, которые DeepSeek-R1 стремится решить с помощью многоэтапного обучения и данных «холодного старта».48 Некоторые пользователи находили его «чрезмерно многословным» при генерации кода и отмечали проблемы с отзывчивостью.52 Он также может испытывать трудности с позиционной согласованностью и имеет худший абсолютный контекст по сравнению с некоторыми конкурентами.50

Открытый исходный код DeepSeek-R1 (лицензия MIT 43) является значительным преимуществом для исследовательского сообщества и разработчиков, предлагая экономичность и свободу.47 Однако отзывы пользователей 50 указывают на проблемы, такие как «плохая читаемость», «чрезмерно многословные» результаты и «сбои в отзывчивости». Это предполагает распространенный компромисс в пространстве ИИ с открытым исходным кодом: хотя инновации в основных возможностях (например, анализ через RL) сильны, пользовательский интерфейс и стабильная производительность коммерческих, закрытых предложений могут по-прежнему быть превосходящими.

Подключение к API DeepSeek R1 (API)

API DeepSeek использует формат API, совместимый с OpenAI, что позволяет разработчикам использовать OpenAI SDK, просто изменив base_url на https://api.deepseek.com.54 Требуется ключ API.54

Используются стандартные вызовы завершения чата, с сообщениями, определяющими системные и пользовательские роли.54 Поддерживаются потоковые ответы.54 DeepSeek-R1 и его дистиллированные варианты (1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B и 70B параметров) доступны через API, предлагая баланс производительности и вычислительных затрат.47

«Совместимость с API OpenAI» 54 является стратегическим шагом, который значительно снижает барьер входа для разработчиков. Придерживаясь широко принятого стандарта API, DeepSeek позволяет существующим пользователям OpenAI легко переключаться на DeepSeek-R1 или экспериментировать с ним без обширных изменений кода. Это способствует более широкому внедрению его расширенных аналитических возможностей, особенно для тех, кто ищет альтернативы с открытым исходным кодом или более экономичные решения.47 Эта совместимость является прямым ответом на доминирование API OpenAI на рынке.

Ключевые особенности, варианты использования и ограничения

Особенности включают ориентированный на анализ дизайн, высокую производительность в математике и кодировании, анализ «цепочки мыслей», самопроверку, рефлексию, многоэтапное обучение, открытый исходный код (лицензия MIT), экономичность и архитектуру «Смеси экспертов» (MoE) для масштабируемости.45 Также поддерживается совместимость API с OpenAI.54

Варианты использования включают решение сложных математических и научных задач, генерацию/отладку кода, вопросы и ответы, требующие обширных знаний, ИИ-репетиторские системы, финансы (алгоритмы торговли, обнаружение мошенничества), здравоохранение (персонализированные планы лечения) и логистику.45

Модель может демонстрировать «плохую читаемость» и «смешивание языков» в необработанных выходных данных.48 Может быть «чрезмерно многословной».52 Проблема галлюцинаций все еще существует.9 Испытывает трудности с позиционной согласованностью.50 Некоторые пользователи сообщали о проблемах с регистрацией из-за кибератак.52

Модели DeepSeek описываются как «открытые по весам» 43, что означает совместное использование параметров, но «определенные условия использования отличаются от типичного программного обеспечения с открытым исходным кодом» и предоставляют «меньшую свободу модификации, чем истинное программное обеспечение с открытым исходным кодом».43 Это подчеркивает новую тенденцию, когда компании, занимающиеся ИИ, предлагают модели под лицензиями, которые являются «открытыми» с точки зрения весов, но могут ограничивать коммерческое использование или модификацию, создавая новую категорию «почти открытого» ИИ. Это критически важное различие для разработчиков и предприятий, рассматривающих долгосрочную интеграцию и настройку.

Mistral: Глубокое исследование Le Chat и API

Этот раздел охватывает недавно запущенный режим «Глубокое исследование» Mistral в Le Chat и его возможности API, подчеркивая его европейские корни и ориентацию на корпоративный сегмент.

Активация глубокого исследования в Le Chat (чат)

Mistral запустила новый режим «Глубокое исследование» в Le Chat, превратив его в партнера по исследованиям.5 При активации процесс переходит от простых вопросов и ответов к сотрудничеству.5

ИИ-агент разбивает сложные запросы на многоэтапные планы исследования, автономно выполняя их путем поиска в надежных веб-источниках.5 Он создает структурированные, основанные на ссылках отчеты с введениями, подробными разделами (потенциально с таблицами данных), резюме и заключениями, при этом каждое ключевое открытие подкрепляется пронумерованными цитатами.5 Система работает прозрачно, показывая свою методологию исследования.8

Все новые функции «Глубокого исследования» доступны в веб- и мобильных приложениях Le Chat, на всех уровнях, от бесплатного до корпоративного.5 Обновление также включает голосовой режим «Voxtral» для естественного взаимодействия, «Magistral» для продвинутого многоязычного анализа, «Проекты» для организации чатов и файлов, а также расширенное редактирование изображений в чате.5

Одновременный запуск Mistral режима «Глубокое исследование» с голосовым режимом, многоязычным анализом и организацией проектов 5 указывает на стратегию предложения комплексного набора инструментов для повышения производительности ИИ, а не просто отдельного инструмента для исследований. Этот интегрированный подход направлен на создание «бесшовного рабочего процесса» 5 для пользователей, предполагая, что Mistral рассматривает глубокие исследования как центральный, но не изолированный компонент более широкой рабочей среды на базе ИИ. Это позиционирует Le Chat как полнофункционального конкурента в области продуктивности ИИ.5

Интеграция API Mistral AI для исследований (API)

Пользователям необходимо зарегистрироваться/войти в консоль Mistral и сгенерировать ключ API.57 Ключ API должен храниться в безопасности.57 Ценообразование зависит от модели (более крупные модели стоят дороже за токен) и основано на входных и выходных токенах.57

API позволяет получить доступ к большим языковым моделям Mistral (например, Pixtral Large, Mistral Large 2), которые обеспечивают возможности Le Chat, включая интеграцию веб-поиска с цитатами в реальном времени и многоязычный анализ.27 Разработчики могут использовать API для генерации структурированных отчетов и использования расширенных аналитических возможностей моделей.27

Mistral явно ориентируется на корпоративный рынок, подчеркивая свою способность подключать Le Chat к внутренним данным компании на месте.5 Это выделяется как «критическое отличие» от облачных конкурентов, таких как OpenAI и Google, особенно для компаний с конфиденциальной информацией.5

Сильный акцент Mistral на «интеграции данных на месте» 5 напрямую решает основную проблему для крупных предприятий: конфиденциальность, безопасность и суверенитет данных. Предлагая решение, которое позволяет компаниям хранить конфиденциальную информацию в своей собственной инфраструктуре, Mistral отличается от облачных конкурентов. Этот стратегический шаг использует критическую потребность в регулируемых отраслях (финансы, право 5) и позиционирует Mistral как надежного партнера для безопасных внутренних развертываний ИИ, демонстрируя четкое понимание барьеров для внедрения в предприятиях.

Ключевые особенности, варианты использования и ограничения

Особенности включают новый режим «Глубокое исследование», многоэтапное планирование исследования, сбор достоверных источников, структурированные отчеты с ссылками, пронумерованные цитаты, голосовой режим Voxtral, многоязычный анализ Magistral, «Проекты» для организации и расширенное редактирование изображений в чате.5 API предоставляет доступ к мощным большим языковым моделям, таким как Pixtral Large.58

Варианты использования включают углубленный анализ рынка, конкурентную разведку, стратегическое планирование, научные исследования, создание исчерпывающих планов путешествий и проверку фактов.5

Хотя модели являются «передовыми», некоторые источники предполагают, что они «немного слабее, чем некоторые из основных моделей».60 Разрешение выходного изображения при редактировании может быть ниже оригинала.61 Качество контента, сгенерированного ИИ, может вызывать озабоченность, как показали проблемы с «ИИ-постановкой» в сфере недвижимости.61

Анекдот об «ИИ-постановке» в сфере недвижимости, приведшей к «крайне недовольным» клиентам 61, подчеркивает важнейшее ограничение и этическое соображение для всего контента, сгенерированного ИИ, включая глубокие исследования. Хотя ИИ может синтезировать информацию, его результаты не всегда могут соответствовать реальным ожиданиям или этическим стандартам, особенно при «улучшении» реальности. Это подчеркивает необходимость человеческого контроля и четкой маркировки контента, сгенерированного ИИ, даже с помощью продвинутых исследовательских инструментов, для поддержания доверия и предотвращения негативных последствий в реальном мире.

Сравнительный анализ: Выбор инструмента для глубокого исследования

Этот раздел предоставляет краткий обзор возможностей глубокого исследования на различных платформах, помогая пользователям выбрать наиболее подходящий инструмент.

Таблица 1: Активация режима «Глубокое исследование» и сводка доступа

Таблица 2: Ключевые особенности и соображения по платформам

Сводка методов доступа, преимуществ и ограничений

Интерфейсы чата обеспечивают простоту использования и абстракцию, что идеально подходит для быстрых интерактивных сессий. API, напротив, предоставляют детальный контроль, масштабируемость и интеграцию с пользовательскими рабочими процессами, что критически важно для автоматизации и корпоративных приложений.6

Существует явный компромисс между глубиной/качеством исследования и стоимостью/скоростью. Более мощные, агентные модели часто потребляют больше токенов и требуют больше времени.21 Облегченные версии предлагают баланс между этими факторами.1

Платформы различаются по своему акценту на качество источников (например, режимы фокусировки Perplexity, эвристики качества источников Anthropic) и прозрачности процесса анализа.11 Разнообразные сильные стороны и ограничения на различных платформах (например, данные X в реальном времени у Grok против академической направленности Perplexity против предложения Mistral для локального развертывания) указывают на то, что рынок глубоких исследований ИИ созревает и специализируется. Ни один инструмент не является панацеей; вместо этого пользователям необходимо выбирать инструменты на основе своих конкретных потребностей (например, скорость, тип источника, конфиденциальность данных, стоимость). Эта тенденция предполагает, что будущие рабочие процессы ИИ, вероятно, будут включать подход «набора инструментов», объединяющий различные ИИ-сервисы для достижения оптимальных результатов.

Соображения при выборе (стоимость, скорость, точность, настройка)

• Стоимость: Бесплатные уровни предлагают ограниченный доступ; платные подписки предоставляют более широкие возможности использования и расширенные функции. Использование API обычно основано на токенах и может быть значительным для глубоких исследований.1
• Скорость: Глубокое исследование по своей сути медленнее, чем быстрый поиск. Время варьируется от 1-5 минут (Grok, Perplexity) до 5-30 минут (OpenAI, Gemini).1 Асинхронная обработка является ключевой для длительных задач.3
• Точность и надежность: Хотя все стремятся к точности, галлюцинации и предубеждения остаются проблемой. Человеческая проверка фактов всегда рекомендуется.2
• Настройка и интеграция: API предлагают наибольшую гибкость для интеграции с внутренними системами (MCP, пользовательские инструменты) и настройки рабочих процессов.5

Повторяющаяся тема ограничений ИИ (галлюцинации, предвзятость, поверхностность) и последовательная рекомендация по человеческому контролю 9 приводит к пониманию того, что инструменты «Глубокого исследования» лучше всего рассматривать как мощные

дополнения, а не полную замену человеческим исследователям. Это означает, что наиболее эффективное использование этих инструментов будет включать подход «человек в цикле», где ИИ берет на себя основную часть сбора и синтеза информации, но человеческий опыт применяется для критической оценки, понимания контекста и окончательной проверки. Это важнейший вывод для любого специалиста, внедряющего эти технологии.

Заключение: Освоение рабочего процесса исследования с помощью ИИ

Этот заключительный раздел обобщает выводы в виде практических рекомендаций и рассматривает будущее исследований на основе ИИ.

Лучшие практики для эффективного глубокого исследования

• Четко определяйте свой запрос: Предоставляйте конкретные инструкции, желаемый объем, сравнения, метрики, регионы и предпочтительный формат вывода в своем первоначальном запросе.6
• Используйте специфические для платформы функции: Используйте режимы фокусировки (Perplexity), расширенное мышление (Claude) или загрузку файлов (OpenAI, Gemini, Perplexity, Mistral), чтобы адаптировать свое исследование.1
• Всегда проверяйте факты и источники: Не доверяйте слепо результатам ИИ. Перепроверяйте информацию, особенно для критически важных решений.1
• Понимайте лимиты использования и затраты: Контролируйте свое потребление, особенно при использовании API, для эффективного управления бюджетом.1
• Итерируйте и уточняйте: Если первоначальные результаты неудовлетворительны, уточните свой запрос или разбейте задачу на более мелкие подзадачи.3

Будущие тенденции в исследованиях на основе ИИ

• Увеличение агентных возможностей: Модели ИИ станут еще более автономными, способными к сложному многоэтапному планированию и выполнению.3
• Расширенная мультимодальность: Более глубокая интеграция и понимание различных типов данных, помимо текста (изображения, аудио, видео, PDF), станут стандартом.2
• Большая прозрачность и объяснимость: Усилия по повышению видимости процесса анализа ИИ будут продолжаться, улучшая доверие и возможность аудита.6
• Специализация и нишевые инструменты: Рынок, вероятно, увидит больше специализированных инструментов ИИ для исследований, адаптированных для конкретных отраслей или типов данных.5
• Гибридные рабочие процессы человек-ИИ: Наиболее эффективные исследования по-прежнему будут включать сотрудничество между человеческим опытом и вычислительной мощностью ИИ, при этом ИИ будет выполнять «тяжелую работу» по сбору и синтезу информации, а люди будут обеспечивать критический контроль и качественные выводы.10

Обсуждения «саморефлексии» 22, «итеративного уточнения» 4 и способности моделей «диагностировать, почему агент терпит неудачу, и предлагать улучшения» 21 указывают на будущее, где инструменты исследования ИИ становятся все более самосознательными и самокорректирующимися. Это, в сочетании с растущими окнами контекста и сложным управлением контекстом 3, предполагает траекторию к ИИ-агентам, которые будут не только мощными, но и более надежными и адаптируемыми, требуя меньшего прямого вмешательства человека в сам итеративный исследовательский процесс, при этом по-прежнему требуя человеческой проверки окончательного результата.

Источники

1. Deep Research FAQ | OpenAI Help Center, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research-faq
2. ChatGPT Deep Research — Wikipedia, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/ChatGPT_Deep_Research
3. Gemini Deep Research — your personal research assistant, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://gemini.google/overview/deep-research/
4. What is Research mode? | Perplexity Help Center, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10738684-what-is-research-mode
5. Mistral AI Upgrades Le Chat with Deep Research Mode and New “Voxtral” Voice Mode, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://winbuzzer.com/2025/07/17/mistral-ai-upgrades-le-chat-with-deep-research-mode-and-new-voxtral-voice-mode-xcxwbn/
6. Introduction to deep research in the OpenAI API, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://cookbook.openai.com/examples/deep_research_api/introduction_to_deep_research_api
7. OpenAI Releases Deep Research API — Blockchain Council, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.blockchain-council.org/ai/openai-releases-deep-research-api/
8. Le Chat Gets Voice & Research: Your Guide to Mistral AI’s Revolutionary Upgrades, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.justthink.ai/blog/le-chat-gets-voice-research-your-guide-to-mistral-ais-revolutionary-upgrades
9. Deep Research Tools: Am I the only one feeling…underwhelmed? (OpenAI, Google, Open Source) : r/ChatGPTPro — Reddit, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.reddit.com/r/ChatGPTPro/comments/1jbrxx2/deep_research_tools_am_i_the_only_one/
10. Can you trust ChatGPT’s Deep Research? | by Amoge | May, 2025 — Medium, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://medium.com/@amogendukwe/can-you-trust-chatgpts-deep-research-ef692f842dc6
11. My Accidental Stumble into a Smarter Search: A First Look at Perplexity AI — Medium, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://medium.com/@vineetagarwal98/my-accidental-stumble-into-a-smarter-search-a-first-look-at-perplexity-ai-2d2054025031
12. OpenAI API Deep Research — Cobus Greyling — Medium, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://cobusgreyling.medium.com/openai-api-deep-research-17ceca9a9a51
13. Use Gemini Apps for in-depth research — Android — Google Help, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://support.google.com/gemini/answer/15719111?hl=en
14. ‎Gemini Apps’ release updates & improvements — Google Gemini, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://gemini.google.com/updates
15. Google is adding its Gemini 2.5 Pro to Search: What’s in it for users, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/google-is-adding-its-gemini-2-5-pro-to-search-whats-in-it-for-users/articleshow/122665124.cms
16. Generative AI beginner’s guide | Generative AI on Vertex AI — Google Cloud, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/overview
17. Build multi-turn conversations (chat) using the Gemini API | Firebase AI Logic — Google, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://firebase.google.com/docs/ai-logic/chat
18. Gemini 2.5 (deep research) is slow af — Google Help, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://support.google.com/gemini/thread/344432770/gemini-2-5-deep-research-is-slow-af?hl=en
19. A Complete Guide to Grok AI (xAI) — Learn Prompting, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://learnprompting.org/blog/guide-grok
20. Claude, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://claude.ai/
21. How we built our multi-agent research system — Anthropic, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system
22. Claude 3.7 Sonnet and Claude Code \ Anthropic, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.anthropic.com/news/claude-3-7-sonnet
23. Claude’s extended thinking — Anthropic, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.anthropic.com/news/visible-extended-thinking
24. How to implement tool use — Anthropic API, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/tool-use/implement-tool-use
25. Computer use tool — Anthropic API, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/tool-use/computer-use-tool
26. Anthropic: How we built our multi-agent research system, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://simonwillison.net/2025/Jun/14/multi-agent-research-system/
27. What is le Chat and how does it work? — Mistral AI — Help Center, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://help.mistral.ai/en/articles/347531-what-is-le-chat-and-how-does-it-work
28. Challenges in Multi-Agent Systems : Google A2A, Claude Code & Research, Gödel Agent | by Joyce Birkins | Jun, 2025 | Medium, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://medium.com/@joycebirkins/challenges-in-multi-agent-systems-google-a2a-claude-code-research-g%C3%B6del-agent-e2c415e14a5e
29. How to use DeepSearch with Grok 3 — YouTube, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=OvnMiVgnXxY
30. Grok | xAI, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://x.ai/grok
31. What are the limits of Grok 3 for free users? — Reddit, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.reddit.com/r/grok/comments/1itk39z/what_are_the_limits_of_grok_3_for_free_users/
32. Grok AI Review: Pros, Cons, and How to Use It — Undetectable AI, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://undetectable.ai/blog/grok-ai-review/
33. Complete Guide to xAI’s Grok: API Documentation and Implementation — Latenode, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://latenode.com/blog/complete-guide-to-xais-grok-api-documentation-and-implementation
34. REST API Reference — xAI Docs, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://docs.x.ai/docs/api-reference
35. Introducing Perplexity Deep Research, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.perplexity.ai/hub/blog/introducing-perplexity-deep-research
36. How does Perplexity work? | Perplexity Help Center, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.perplexity.ai/help-center/en/articles/10352895-how-does-perplexity-work
37. How to Use Perplexity for AI Research — Tactiq, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://tactiq.io/learn/how-to-use-perplexity-for-ai-research
38. A Complete How-To Guide to Perplexity AI — Learn Prompting, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://learnprompting.org/blog/guide-perplexity
39. Perplexity API Ultimate Guide | Zuplo Blog, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://zuplo.com/blog/2025/03/28/perplexity-api
40. Perplexity: Home, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://docs.perplexity.ai/home
41. Perplexity Deep Research API: A Comprehensive Guide — BytePlus, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.byteplus.com/en/topic/404100
42. Someone noticed that «Research mode» change from «unlimited» to «extended». : r/perplexity_ai — Reddit, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.reddit.com/r/perplexity_ai/comments/1m2biol/someone_noticed_that_research_mode_change_from/
43. DeepSeek — Wikipedia, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/DeepSeek
44. DeepSeek, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://chat.deepseek.com/
45. DeepSeek-R1 + OpenWebUI + Requesty, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.requesty.ai/blog/deepseek-r1-openwebui-requesty
46. How DeepSeek-R1 Was Built; For dummies — Vellum AI, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it
47. DeepSeek R1: All you need to know — Fireworks AI, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
48. DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://arxiv.org/html/2501.12948v1
49. DeepSeek: Unique Features, Potential Pitfalls, and Adoption Strategies for Organizations | by Gelareh Taghizadeh | Medium, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://medium.com/@gelareh.taghizadeh_63525/deepseek-unique-features-potential-pitfalls-and-strategic-implementation-for-organisations-b55e5f016b81
50. DeepSeek mini review : r/SillyTavernAI — Reddit, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.reddit.com/r/SillyTavernAI/comments/1ia2dmq/deepseek_mini_review/
51. deepseek-ai/DeepSeek-R1 — Hugging Face, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
52. I tested DeepSeek’s R1 and V3 coding skills — and we’re not all doomed (yet) | ZDNET, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.zdnet.com/article/i-tested-deepseeks-r1-and-v3-coding-skills-and-were-not-all-doomed-yet/
53. Introduction to DeepSeek R-1 Model — GeeksforGeeks, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.geeksforgeeks.org/techtips/Introduction-to-deepseek-r1-models/
54. DeepSeek API Docs: Your First API Call, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://api-docs.deepseek.com/
55. Building a fully local «deep researcher» with DeepSeek-R1 — YouTube, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=sGUjmyfof4Q
56. Mistral AI brings deep research to Le Chat, alongside image editing, voice mode and more, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://siliconangle.com/2025/07/17/mistral-ai-brings-deep-research-le-chat-alongside-image-editing-voice-mode/
57. How to Use Mistral AI API (Step by Step Guide) — Apidog, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://apidog.com/blog/mistra-ai-api/
58. Exploring Mistral AI’s Le Chat: A Comprehensive Guide — neuroflash, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://neuroflash.com/blog/le-chat/
59. Mistral AI API | Documentation | Postman API Network, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.postman.com/ai-engineer/generative-ai-apis/documentation/00mfx1p/mistral-ai-api
60. Is this the Budget Chatbot Everyone Wants? (Mistral Review) — YouTube, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=6TSXoebYZ6w
61. Mistral Releases Deep Research, Voice, Projects in Le Chat — Hacker News, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://news.ycombinator.com/item?id=44594156
62. How I use Deep Research : r/Bard — Reddit, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.reddit.com/r/Bard/comments/1ldrv2w/how_i_use_deep_research/
63. Tracing the thoughts of a large language model — Anthropic, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model

1. Краткое содержание

Ландшафт сбора информации претерпел значительные изменения с появлением Искусственного Интеллекта (ИИ) для глубоких исследований. Эти передовые инструменты ИИ, представленные функциями в ведущих больших языковых моделях (LLM), таких как ChatGPT, Gemini, Grok и Claude, превосходят возможности обычных чат-ботов. Вместо того чтобы просто предоставлять ответы на основе предварительно обученных знаний, ИИ для глубоких исследований проводит многоэтапные расследования, автономно формулируя подвопросы, ища информацию в обширных источниках данных, оценивая достоверность и синтезируя полученные данные в структурированные, цитируемые отчеты. В этом отчете подробно описываются основные функции и лучшие практики использования этих мощных LLM, предлагаются практические руководства по оптимизации рабочих процессов исследования. Он предоставляет сравнительный анализ их уникальных сильных сторон и ограничений, помогая пользователям выбрать наиболее подходящий инструмент для конкретных исследовательских целей. Кроме того, в отчете подчеркивается критическая важность человеческого надзора, строгой проверки и соблюдения этических принципов для обеспечения точности, целостности и ответственного применения ИИ в современной интеллектуальной работе.

2. Понимание ИИ для глубоких исследований: изменение парадигмы в сборе информации

Эволюция ИИ открыла новый рубеж в извлечении и синтезе информации: ИИ для глубоких исследований. Эта передовая возможность знаменует собой значительный отход от более ранних итераций больших языковых моделей, фундаментально меняя подход к решению сложных запросов.

2.1. Что такое режим глубокого исследования? За пределами базовых чат-ботов

ИИ для глубоких исследований представляет собой существенное усовершенствование по сравнению с традиционными помощниками LLM, которые обычно полагаются на предварительно обученные знания для предоставления однократных ответов на запросы пользователей.1 Напротив, инструменты глубокого исследования разработаны для проведения многоэтапных расследований, эффективно имитируя кропотливую работу человеческого аналитика-исследователя. Эти системы не просто отвечают на запросы; они активно планируют, выполняют и синтезируют результаты из широкого спектра источников.2

Основные функции ИИ для глубоких исследований включают способность формулировать подвопросы и гипотезы, искать соответствующую информацию в Интернете или в указанных базах данных, критически оценивать достоверность источников и, в конечном итоге, синтезировать разрозненные данные в связные, хорошо цитируемые документы.2 Этот сложный подход в первую очередь предназначен для облегчения рабочей нагрузки пользователя за счет автоматизации часто трудоемких процессов сбора, чтения и обобщения данных из обширных информационных хранилищ.2

Переход от простых взаимодействий типа «вопрос-ответ» к многоэтапным расследованиям означает фундаментальный сдвиг в сторону того, что часто называют «агентным ИИ». Это развитие означает, что LLM переходят от пассивных инструментов, которые просто генерируют контент, к активным, автономным агентам, способным к сложному решению проблем, стратегическому планированию и последовательному выполнению задач. Такое агентное поведение является ключевой тенденцией в текущем ландшафте развития ИИ, позволяя развертывать более сложные и всеобъемлющие приложения. Эта эволюция означает, что пользователи больше не ограничиваются запросами на генерацию контента; вместо этого они делегируют сложные рабочие процессы, что требует иного уровня доверия, точности в инструкциях и бдительного надзора со стороны человека-оператора.

2.2. Почему это важно для современных исследований?

ИИ для глубоких исследований стал незаменимым активом в современных исследованиях благодаря своей способности значительно повышать эффективность, улучшать точность и предоставлять структурированные результаты. Эти инструменты превосходно справляются с быстрым сканированием и обработкой огромного объема данных, обобщением обширных объемов литературы и извлечением ключевых моментов из объемных научных работ. Эта возможность значительно упрощает процесс исследования, позволяя исследователям охватывать больше материала за меньшее время.2

Критическим преимуществом этого многоэтапного подхода является его потенциал для уменьшения неточностей и явления, известного как «галлюцинации», которые распространены в традиционных LLM. Активно взаимодействуя с Интернетом через несколько циклов и перекрестно ссылаясь на недавно полученную информацию, ИИ для глубоких исследований стремится повысить надежность своих результатов.2 Кроме того, эти инструменты предназначены для компиляции результатов в структурированные отчеты, дополненные четкими механизмами цитирования. Эта функция позволяет пользователям проверять источники, тем самым повышая достоверность и надежность сгенерированного контента.2

Хотя ИИ для глубоких исследований предлагает существенное увеличение скорости и сокращение ручной работы, эффективно служа «множителем производительности», утверждение о снижении неточностей и галлюцинаций следует рассматривать как цель, а не как гарантированный результат. Несмотря на передовые механизмы перекрестной проверки и верификации, постоянные предупреждения из различных источников подчеркивают постоянную необходимость человеческой проверки информации.2 Это указывает на то, что, хотя ИИ может значительно ускорить

процесс исследования, критическая оценка и проверка информации остаются фундаментальными обязанностями человека. Основное ценностное предложение заключается в повышении эффективности, но это сопряжено с неявной обязанностью «контроля качества», которая по-прежнему в значительной степени лежит на пользователе. Таким образом, хотя ИИ для глубоких исследований может ускорить генерацию исследований, критическая оценка и проверка этой информации остаются первостепенными задачами человека, что подчеркивает постоянную потребность в участии человека в ответственных исследованиях.

2.3. Основные функции LLM

Несмотря на различия в их конкретных реализациях, основное функциональное ядро глубоких исследований во всех основных LLM постоянно вращается вокруг стратегического планирования, многоэтапного веб-браузинга и всестороннего обобщения.2 Общие элементы, наблюдаемые на этих платформах, включают декомпозицию запросов, когда сложные вопросы разбиваются на управляемые подвопросы; агентный просмотр, который включает динамический и адаптивный сбор информации из различных источников; тщательный анализ и синтез собранных данных; генерацию структурированных результатов; и итеративный процесс уточнения, который постоянно улучшает глубину и точность окончательного отчета.2

Наблюдение, что все основные LLM предлагают «глубокие исследования» или аналогичные возможности, и что они функционально сходятся в планировании, многоэтапном веб-браузинге и обобщении, указывает на общее понимание в сообществе разработчиков ИИ сущности расширенной автоматизации исследований. Однако более пристальное рассмотрение выявляет расходящиеся стратегии в том, как достигаются эти возможности. Например, Gemini в значительной степени полагается на поисковый индекс Google, ChatGPT Pro использует Bing или другие поисковые плагины, а Grok интегрирует живые данные из X (ранее Twitter) наряду с более широким доступом к Интернету.2 Это различие в базовых поисковых индексах и источниках данных напрямую влияет на

характер и свежесть извлекаемой информации, что приводит к различным сильным и слабым сторонам для конкретных исследовательских задач. Это означает, что, хотя общая концепция ИИ для глубоких исследований универсальна, ее практическое применение и оптимальные варианты использования значительно различаются между LLM, что определяется их уникальными методологиями доступа к данным и их обработки. Следовательно, пользователи должны понимать эти различия, чтобы эффективно выбирать наиболее подходящий инструмент для своих конкретных исследовательских целей.

3. Основополагающие лучшие практики для исследований LLM (универсальные руководства)

Эффективное проектирование подсказок служит основой для успешных глубоких исследований при использовании любой LLM. Следующие универсальные лучшие практики применимы ко всем платформам, обеспечивая оптимальную производительность и релевантные результаты.

3.1. Создание четких и конкретных подсказок (Руководство 1)

Ясность и конкретность подсказки имеют первостепенное значение для того, чтобы LLM производила точные и релевантные исследования. Неоднозначность в инструкциях является основным препятствием для эффективного извлечения информации. Поэтому подсказки должны быть тщательно проработаны, чтобы обеспечить достаточный контекст, позволяющий модели полностью понять запрос пользователя.4

Для этого пользователи должны использовать четкие глаголы действия, такие как «анализировать», «объяснять», «обобщать», «перечислять» или «сравнивать».15 Также важно определить объем и ограничения исследования, указав географические, временные или тематические границы. Например, вместо расплывчатого запроса, подсказка типа «Проанализируйте влияние повышения уровня моря на прибрежные сообщества в ближайшие 50 лет, сосредоточив внимание на экономических и социальных потрясениях» предоставляет точные параметры.15 Кроме того, предоставление адекватной справочной информации, определение специализированной терминологии или краткое изложение текущего состояния знаний по теме может значительно улучшить понимание LLM.4 Распространенным примером такого уточнения является преобразование общего запроса, такого как «Расскажите мне об ИИ», в более сфокусированный, такой как «Объясните, как ИИ используется в маркетинге сегодня».4

Акцент на «четких и конкретных» подсказках из нескольких источников 4 согласуется с концепцией рассмотрения LLM как «цифрового стажера». Эта точка зрения, сформулированная экспертами, предполагает, что эффективное создание подсказок — это не столько случайный разговор, сколько управление и направление возможностей ИИ с помощью подробных инструкций, подобно тому, как это делал бы человек-помощник.6 Эта точка зрения указывает на то, что чем точнее инструкция, тем точнее и релевантнее результат. Аналогия с «цифровым стажером» подчеркивает необходимость для пользователей принять более директивный, почти «авторитарный» подход 6 для сложных задач, признавая, что производительность ИИ прямо пропорциональна ясности и детализации получаемых им инструкций. Это означает, что проектирование подсказок быстро становится критически важным навыком, сродни обучению младшего исследователя, где пользователь должен предвидеть потенциальные двусмысленности и активно направлять понимание и выполнение ИИ.

3.2. Итеративное уточнение подсказок и последующие вопросы (Руководство 2)

Процесс исследования редко бывает одноэтапным, и взаимодействие с LLM также следует рассматривать как непрерывный разговор, а не как серию изолированных запросов.4 Этот итеративный подход имеет решающее значение для получения желаемой информации и улучшения качества ответов.

Практика включает в себя начало с первоначальной подсказки, тщательный просмотр ответа LLM, а затем уточнение подсказки на основе полученного результата. Это уточнение может включать корректировку формулировки, добавление дополнительного контекста или упрощение запроса по мере необходимости для достижения лучших результатов.4 Кроме того, пользователи должны активно задавать последующие вопросы, используя первоначальные результаты в качестве отправной точки для более глубокого исследования. Примеры включают подсказки, такие как «Сделайте это более эффективным» или «Добавьте комментарии для объяснения логики» после получения исходного кода.6 Обращение к взаимодействиям LLM как к непрерывным диалогам гарантирует, что ответы ИИ будут все более соответствовать меняющимся потребностям пользователя.6

Последовательный акцент на «итеративном уточнении» 4 и «последующих вопросах» 6 подчеркивает, что первый вывод от LLM редко является окончательным. Этот итеративный процесс устанавливает динамическую обратную связь, где последующие уточнения пользователя, непосредственно информированные предыдущими ответами ИИ, направляют ИИ к более точному и желаемому результату. Это совместное взаимодействие подчеркивает, что даже с расширенными возможностями «глубокого исследования» ИИ не является идеальным интерпретатором намерений. Способность пользователя критически оценивать промежуточные результаты ИИ и предоставлять целенаправленные корректирующие или уточняющие инструкции, таким образом, незаменима для максимизации полезности инструмента. Это означает, что освоение глубоких исследований с LLM требует не только умелого начального создания подсказок, но и сильных аналитических навыков для оценки промежуточных результатов и стратегического мышления для управления ИИ через последовательные уточнения, что в конечном итоге приводит к более высокому качеству результатов исследований.

3.3. Использование цепочки рассуждений (CoT) и самосогласованности (Руководство 3)

Подсказка «Цепочка рассуждений» (CoT) — это мощная техника, которая значительно улучшает способности к рассуждению больших языковых моделей. Она работает, предоставляя LLM последовательность промежуточных шагов, которые логически приводят к желаемому ответу.21 Этот метод позволяет модели сосредоточиться на решении одного шага за раз, а не пытаться обработать всю проблему одновременно. Подсказка CoT продемонстрировала замечательные улучшения в производительности при выполнении различных задач рассуждения, включая математические текстовые задачи, рассуждения здравого смысла и символические манипуляции. Ее эффективность особенно заметна в достаточно больших языковых моделях (превышающих 100 миллиардов параметров), часто без необходимости специального обучения или тонкой настройки.21 Например, подсказка CoT значительно улучшила производительность модели PaLM на бенчмарке GSM8K с 17,9% до 58,1%.21

На практике CoT может быть реализована несколькими способами:

• CoT с нулевым выстрелом (Zero-Shot CoT): Это включает простое добавление фразы, такой как «Давайте подумаем шаг за шагом», к исходной подсказке, побуждая LLM генерировать свою собственную цепочку рассуждений.21
• CoT с несколькими выстрелами (Few-Shot CoT): Эта техника предоставляет LLM несколько примеров аналогичных проблем, каждый из которых сопровождается подробным пошаговым решением, чтобы направлять процесс рассуждения.21

Самосогласованность — это дополнительная техника, которая еще больше повышает производительность LLM, особенно в многоэтапных задачах рассуждения, таких как те, которые выигрывают от подсказки CoT. Она работает, генерируя несколько разнообразных цепочек рассуждений для одной и той же проблемы, а затем обучая модель выбирать наиболее согласованный ответ среди этих цепочек.21 Эта неконтролируемая техника совместима с предварительно обученными языковыми моделями, не требуя дополнительной человеческой аннотации, обучения или тонкой настройки. Было показано, что самосогласованность постоянно улучшает производительность на различных бенчмарках, таких как GSM8K на 17,9% и AQuA на 12,2%.21 Ее преимущества становятся более выраженными с увеличением масштаба языковой модели, способствуя улучшению точности до 23% для более крупных моделей, таких как LaMDA137B и GPT-3.21

Интеграция методов «Цепочка рассуждений» (CoT) и «Самосогласованность» напрямую отражает и, в некотором смысле, имитирует стратегии решения проблем человеком. CoT, разбивая сложные проблемы на управляемые промежуточные шаги, отражает то, как люди подходят к сложным задачам. Аналогично, самосогласованность, генерируя несколько путей мышления и сходясь к наиболее надежному ответу, имитирует человеческую практику перекрестной проверки выводов с помощью различных подходов или перспектив. Эта параллель между методами ИИ и человеческими когнитивными процессами не случайна; она представляет собой целенаправленные инженерные усилия по наделению LLM более надежными и достоверными возможностями рассуждения. Значительные улучшения производительности, наблюдаемые в бенчмарках, такие как резкое увеличение точности GSM8K с CoT и существенные выгоды от самосогласованности для более крупных моделей 21, являются убедительным доказательством глубокого влияния этих методов на способность ИИ выполнять сложные рассуждения. Это предполагает, что будущие достижения в области ИИ для глубоких исследований, вероятно, будут включать все более сложные внутренние механизмы «мышления», которые, будучи раскрыты пользователю, предложат большую прозрачность и контроль над процессами решения проблем и анализа ИИ.

3.4. Определение ролей и персон для ИИ (Руководство 4)

Присвоение конкретной роли или персоны LLM является очень эффективной стратегией для влияния на ее тон, фокус и тип информации, которую она приоритизирует в своих ответах.4 Этот метод позволяет пользователям адаптировать вывод ИИ к конкретной области, уровню экспертизы или стилю общения, тем самым делая сгенерированный контент более релевантным и подходящим для предполагаемого контекста исследования.

Например, подсказка может начинаться с «Вы — опытный разработчик программного обеспечения, использующий Google Cloud. Создайте код на Python…» или «Вы — ИИ-помощник врача. Ваша задача — помогать врачам диагностировать…».16 Приняв такую персону, LLM лучше сможет генерировать ответы, соответствующие ожиданиям этой роли, гарантируя, что предоставленная информация будет как точной, так и контекстуально подходящей. Этот метод особенно полезен при поиске специализированных знаний или определенной аналитической перспективы, поскольку он направляет ИИ на более целенаправленное использование своих обширных обучающих данных.16

Эффективность присвоения ролей, таких как «опытный разработчик программного обеспечения» или «ИИ-помощник врача» 16, в получении более подходящих и целенаправленных результатов проистекает из обширного обучения LLM на разнообразных наборах данных, которые охватывают множество стилей и областей знаний. Указывая персону, модель побуждается к активации и приоритизации соответствующих «путей знаний» и лингвистических паттернов, связанных с этой конкретной ролью. Это мощный метод для сужения фокуса ИИ и использования его скрытой «экспертизы» для конкретных областей исследований, гарантируя, что результат не является общим, а точно адаптирован к требуемому профессиональному контексту. Это означает, что пользователи могут эффективно «тонко настраивать» непосредственное поведение ИИ и применение его знаний без необходимости дорогостоящего и трудоемкого переобучения модели. Эта гибкость делает присвоение ролей очень адаптируемым и ценным инструментом для различных специализированных исследовательских задач, позволяя динамически корректировать подход ИИ в соответствии с конкретными требованиями запроса.

3.5. Структурирование подсказок с помощью тегов и маркеров (Руководство 5)

Использование четких структурных элементов в подсказке имеет важное значение для того, чтобы помочь LLM анализировать сложные инструкции и фокусировать свое внимание на определенных частях запроса.15 Эта практика особенно важна при работе с многогранными запросами или при предоставлении больших объемов входных данных.

Для эффективного структурирования подсказок можно использовать несколько методов:

• Префиксы: Использование четких меток, таких как «Контекст:», «Задача:» и «Формат:», для разграничения различных разделов подсказки направляет LLM через различные компоненты запроса.15
• Нумерованные списки и маркированные списки: Разбиение сложных требований на структурированные списки, будь то нумерованные или маркированные, улучшает читаемость для ИИ и гарантирует, что каждая инструкция обрабатывается отдельно.15
• XML-теги: Для таких моделей, как Claude, использование XML-тегов, таких как <document>, <document_content>, <source>, <quotes> и <info>, особенно важно. Эти теги помогают организовать несколько документов или инструктировать модель выполнять конкретные задачи по извлечению контента, особенно при работе с длинными контекстными окнами.22

Особый акцент на XML-тегах для Claude для структурирования документов и метаданных 23 напрямую решает известную проблему в производительности LLM, часто называемую «контекстной гнилью» или проблемой «потерянного посередине», когда модели с трудом равномерно используют информацию по очень длинным входным данным.27 Структурированные теги действуют как явные «указатели» в подсказке, позволяя LLM логически сегментировать и приоритизировать информацию, даже при работе с огромными контекстными окнами. Этот метод демонстрирует, что, хотя LLM обладают способностью к большим контекстным окнам, их эффективное использование зависит от преднамеренного структурного подсказывания. Такое структурирование гарантирует, что ИИ может эффективно извлекать и обрабатывать релевантную информацию из того, что в противном случае могло бы быть подавляющим «стогом сена» данных. Это означает, что для глубоких исследований, включающих обширные текстовые данные, структурирование подсказок является не просто стилистическим выбором, а критически важным техническим навыком, преобразующим необработанные, неструктурированные данные в машиночитаемые, семантически организованные входные данные, тем самым максимизируя способность ИИ выполнять точный и всесторонний анализ.

4. Глубокое исследование с ChatGPT Pro

Функция глубокого исследования ChatGPT Pro, основанная на передовых моделях рассуждений OpenAI, предоставляет надежную основу для многоэтапных исследований, интегрируя веб-браузинг и более широкие функциональные возможности инструментов.

4.1. Обзор и ключевые особенности

Глубокое исследование ChatGPT — это автономная, многоэтапная аналитическая возможность, предназначенная для обработки текста, визуальных материалов и данных для создания всеобъемлющих отчетов с цитатами.2 По своей сути она использует передовую «модель рассуждений o3» OpenAI (также называемую «цепочкой рассуждений o1-Pro»), которая специально оптимизирована для обширного веб-браузинга и углубленного анализа данных.2

Основной механизм веб-поиска, используемый ChatGPT Pro, использует Bing или другие интегрированные поисковые плагины. Отличительным преимуществом этой системы является ее способность легко анализировать локальные файлы, что позволяет проводить исследования, сочетающие онлайн-информацию с проприетарными или автономными наборами данных.2 Доступ к этой расширенной функции эксклюзивен для подписчиков ChatGPT Pro, стоимость услуги составляет 200 долларов в месяц, что указывает на ее целевую аудиторию — профессионалов и предприятия.2

4.2. Рабочий процесс и возможности

Рабочий процесс глубокого исследования в ChatGPT Pro характеризуется систематическим, агентным подходом к сбору и синтезу информации:

• Декомпозиция запроса: Получив запрос пользователя, ИИ-агент тщательно разбивает его на более мелкие, управляемые подвопросы. Эта стратегия декомпозиции позволяет ИИ поэтапно решать сложные темы, способствуя более целенаправленным и точным результатам исследования по сравнению с одним широким поиском.2
• Агентный просмотр: Затем ИИ-агент просматривает веб-страницы, динамически корректируя параметры поиска на основе первоначальных результатов. Он собирает релевантные данные из различных источников, включая PDF-файлы, веб-сайты, изображения и отчеты. Эта адаптивная стратегия поиска обеспечивает всесторонний сбор данных.2
• Анализ и синтез: После сбора данных ИИ-агент переходит к фазе анализа и синтеза. Он тщательно сравнивает несколько точек зрения, перекрестно ссылается на факты и оценивает надежность каждого источника. Этот многогранный подход гарантирует, что результат является не просто поверхностным резюме, а хорошо обоснованным, основанным на доказательствах отчетом.2
• Структурированный вывод: Кульминацией этого процесса является полный и цитируемый отчет. Этот вывод обычно включает резюме, таблицы, изображения и другую необходимую информацию, все представлено в структурированном формате, что облегчает быструю проверку источников и понимание underlying reasoning.2
• Итеративное уточнение: ChatGPT Pro использует итеративный процесс уточнения. Если ИИ обнаруживает пробелы или несоответствия в своих выводах, или если появляется новая информация, он возвращается к более ранним шагам для обновления своих данных. Этот непрерывный цикл улучшений повышает глубину и точность окончательного отчета.2
• Создание пути исследования: Заметной особенностью является отображение запланированных шагов ИИ на боковой панели, что обеспечивает пользователям прозрачность процесса исследования. Это позволяет осуществлять надзор со стороны пользователя и возможность вмешиваться, пропускать или добавлять шаги, или просто позволять ИИ работать автономно.2
• Автономное использование инструментов: Помимо веб-браузинга, система может использовать другие инструменты, включая анализ PDF-файлов, выполнение кода и объединение этих шагов, что повышает ее универсальность для различных исследовательских задач.2

4.3. Лучшие практики и руководства по глубокому исследованию ChatGPT (Руководства 6-9)

Для максимальной эффективности возможностей глубокого исследования ChatGPT Pro рекомендуются следующие лучшие практики и руководства:

• Руководство 6: Активация режима глубокого исследования:
  Для инициирования запроса глубокого исследования пользователи должны перейти на ChatGPT.com, нажать на опцию «Инструменты», а затем выбрать «Запустить глубокое исследование». После этого пользователь может ввести свою подсказку и дождаться полного отчета.5 Этот прямой, встроенный метод обеспечивает немедленный доступ к многоэтапным функциям исследования.
• Руководство 7: Использование шаблона «ЗАПРОС НА ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ОТЧЕТ» для структурированных запросов:
  Высокоэффективным методом для направления глубокого исследования ChatGPT является использование подробного, структурированного шаблона подсказки. Этот шаблон предназначен для получения всеобъемлющего и академически строгого отчета путем предоставления ИИ четкой основы для его исследования. Он обычно включает такие разделы, как:

• КОНТЕКСТ: Описание предыстории пользователя, цели, существующих знаний, выявленных пробелов в текущих исследованиях и желаемой применимости результатов.
• ОСНОВНОЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ВОПРОС И ГИПОТЕЗА: Изложение основного вопроса, ожидаемых результатов и потенциальных контрфактических или альтернативных точек зрения.
• СПЕЦИФИКАЦИИ И ПАРАМЕТРЫ: Определение временного периода, географического положения, отрасли, ключевых терминов, предпочтительной методологии исследования (например, сравнительный анализ, качественное исследование), требований к качеству данных (например, метаанализы, тематические исследования), границ, исключений, противоречий и этических соображений.18
  
  Этот шаблон обеспечивает ясность, структуру и соответствие высоким академическим и профессиональным стандартам исследования, что приводит к более целенаправленным и всеобъемлющим результатам.

Шаблон «ЗАПРОС НА ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ОТЧЕТ» 18 служит мощным механизмом для стандартизации сложных исследовательских подсказок. Предоставляя такую высокоструктурированную основу, шаблон эффективно экстернализирует внутренний процесс планирования, который естественным образом предпринял бы человеческий исследователь — такой как определение объема, методологии и этических соображений — и переводит его в машиночитаемый формат. Эта стандартизация ввода для сложных исследовательских запросов значительно уменьшает двусмысленность, тем самым более эффективно направляя агентный рабочий процесс ИИ. Результатом является более последовательный и высококачественный вывод, поскольку ИИ, по сути, «запрограммирован» с подробным исследовательским протоколом. Это указывает на растущую тенденцию к более формализованным «исследовательским протоколам» для LLM, где пользователи не просто задают вопросы, но определяют весь исследовательский проект в рамках подсказки. Это позволяет ИИ функционировать как более сложный помощник по исследованиям, способный выполнять сложные, многогранные расследования с большей точностью и соблюдением указанных параметров.

• Руководство 8: Анализ локальных файлов и различных типов данных:
  ChatGPT Pro предлагает гибкость для интеграции проприетарных или автономных данных в свои исследования. Пользователи могут использовать его способность анализировать различные типы файлов, включая локальные PDF-файлы, электронные таблицы и фрагменты кода, наряду с его функциями веб-браузинга.2 Эта функция особенно ценна для специализированных академических исследований или корпоративных приложений, где конфиденциальные или внутренние данные должны быть синтезированы с общедоступной информацией.
• Руководство 9: Интеграция с другими инструментами для оптимизации рабочего процесса:
  Для расширенных исследовательских рабочих процессов полезно сочетать сильные стороны различных LLM. Например, глубокое исследование ChatGPT может быть использовано для сбора и синтеза подробных рыночных отчетов из живых веб-данных, дополненных цитатами из недавних официальных документов, новостей и финансовых отчетов. Впоследствии другая LLM, такая как Claude, известная своим умением обрабатывать длинные контекстные окна, может быть использована для обобщения длинных PDF-файлов или плотных исследовательских отчетов.5 Этот много-ИИ-конвейер оптимизирует рабочий процесс исследования, используя уникальные возможности каждой LLM для конкретных подзадач.

4.4. Сильные стороны и отмеченные ограничения

Сильные стороны: Глубокое исследование ChatGPT Pro хвалят за его высокую фактическую точность, которая объясняется его цепочкой рассуждений и обширной интеграцией источников.2 Его гибкость в анализе различных типов файлов — включая веб-сайты, PDF-файлы, электронные таблицы и фрагменты кода — делает его очень универсальным для различных исследовательских нужд.2 Кроме того, он демонстрирует более тесную синергию с другими расширенными функциями ChatGPT Pro, повышая его общую полезность.2 Данные бенчмаркинга указывают на значительный прирост надежности исследований, при этом модель превосходно справляется с химией, гуманитарными и социальными науками, а также математикой.2

Слабые стороны: Основным ограничением является его высокая стоимость — 200 долларов в месяц, что ориентировано на профессиональную и корпоративную клиентуру.2 Хотя он тщателен, его «глубокий режим» может быть медленнее по сравнению с некоторыми конкурентами из-за обширной проверки и анализа, которые он выполняет.2 Несмотря на свои передовые механизмы, он не полностью застрахован от галлюцинаций, с сообщаемой погрешностью 8–13% при сложных запросах.2

5. Глубокое исследование с Gemini Advanced

Функция глубокого исследования Gemini, основанная на обширном поисковом индексе Google, отличается скоростью и бесшовной интеграцией в экосистему Google.

5.1. Обзор и ключевые особенности

Функция глубокого исследования Google, представленная для ее модели Gemini, превратила ее в агентный инструмент, способный систематически планировать поиски, просматривать веб-страницы и составлять хорошо ссылающиеся отчеты.2 Подход Gemini к веб-поиску в значительной степени опирается на обширный поисковый индекс Google, активно используя веб-страницы в нескольких итеративных циклах для сбора и перекрестной проверки информации.2

Ключевым аспектом глубокого исследования Gemini является его модель пользовательского надзора. Весь процесс исследования происходит под бдительным оком пользователя, что позволяет ему отслеживать количество прочитанных источников и, при желании, приостанавливать процесс для направления поиска.2 Его плавная интеграция с Google Docs и другими продуктами Google повышает его полезность для пользователей, уже встроенных в эту экосистему.2 В настоящее время эта расширенная функция доступна исключительно подписчикам «Gemini Advanced» на английском языке.2

5.2. Рабочий процесс и возможности

Рабочий процесс глубокого исследования Gemini разработан для эффективности и всестороннего вывода:

• План исследования: При получении сложного запроса Gemini предлагает многоэтапный план исследования. Этот план представляется пользователю, который сохраняет возможность пересмотреть или утвердить его до начала исследования.2
• Автономный веб-браузинг: После утверждения плана Gemini выполняет его, итеративно ища источники, читая их и уточняя свои запросы для заполнения выявленных пробелов в знаниях. Этот итеративный просмотр обеспечивает тщательное покрытие темы.2
• Структурированный вывод: В течение нескольких минут Gemini составляет связный, цитируемый отчет. Этот вывод обычно структурирован с помощью маркированных списков, заголовков и прямых ссылок на исходные статьи или исследования, что облегчает проверку.2
• Расширенные циклы веб-поиска: Глубокое исследование Gemini активно использует веб-страницы в нескольких циклах, выходя за рамки одного извлечения или опоры на предварительно обученные знания. Этот многоэтапный подход имеет решающее значение для значительного сокращения неточностей и «галлюцинаций» путем регулярной перекрестной проверки новой информации по различным источникам.2
• Производительность: Система получила похвалу за свою замечательную скорость и способность эффективно справляться с крупномасштабными задачами. Например, она продемонстрировала способность обобщать более 80 новостных статей и официальных документов, касающихся цепочек поставок солнечных панелей, менее чем за четыре минуты.2

5.3. Лучшие практики и руководства по глубокому исследованию Gemini (Руководства 10-15)

Для максимального использования возможностей глубокого исследования Gemini рекомендуются следующие лучшие практики и руководства:

• Руководство 10: Определение необходимости глубокого исследования:
  Пользователи должны определить, действительно ли их задача требует обширного просмотра и глубокого понимания, предоставляемого глубоким исследованием. Это особенно полезно для всестороннего понимания предмета с нуля, например, для ознакомления с последними тенденциями отрасли в конкретном секторе перед встречей. Для быстрых, немедленных ответов больше подходит стандартный чат Gemini.13 Это стратегическое решение оптимизирует использование ресурсов и гарантирует применение соответствующего инструмента для сложности задачи.
• Руководство 11: Начало с простых вопросов и уточнение плана:
  Нет необходимости чрезмерно усложнять первоначальную подсказку. Пользователи могут начать с простого вопроса, поскольку Gemini представит свой план исследования до начала работы. Этот план затем может быть скорректирован с помощью инструкций на естественном языке, что позволяет динамически направлять и снижает первоначальную нагрузку на проектирование подсказок.13 Например, простой подсказки, такой как «Я хочу найти отличный летний лагерь в Нью-Йорке для моего 10-летнего ребенка», достаточно, чтобы начать процесс.13
• Руководство 12: Задание последующих вопросов для уточнения в реальном времени:
  После создания отчета пользователи могут продолжить разговор, задавая последующие вопросы в окне чата. Gemini может предоставить мгновенные ответы на основе своего существующего исследования или провести дальнейший веб-поиск, если потребуется новая информация. Пользователи также могут запрашивать корректировки отчета в реальном времени, например, «добавить сведения о стоимости лагеря в мой отчет», и Gemini интегрирует новую информацию.13 Это позволяет итеративно уточнять и динамически корректировать отчет без необходимости инициировать новый запрос.
• Руководство 13: Проверка ссылок и «Показать ход мыслей» во время исследования:
  Пока Gemini активно исследует и составляет отчет, у пользователей есть возможность отслеживать его прогресс. Выбор «Показать ход мыслей» дает представление о шагах, предпринимаемых моделью, а «Просмотренные сайты» перечисляет все используемые веб-сайты. Пользователи могут просматривать эти сайты и нажимать на любые интересные ссылки, чтобы изучить новые ресурсы в отдельной вкладке.13 Эта функция обеспечивает прозрачность процесса ИИ, облегчает проверку с участием человека и помогает в поиске новых, релевантных источников.
• Руководство 14: Использование для гиперлокальных вопросов и планирования мероприятий:
  Глубокое исследование Gemini превосходно справляется с гиперлокальными поисками, что делает его очень эффективным для поиска информации в непосредственной близости. Его можно использовать для получения информации о местных сообществах, планирования сложных домашних проектов путем выявления местных предприятий или организации мероприятий, таких как ужины или дни рождения, путем изучения местных источников.13 Эта возможность максимизирует полезность глубокого исследования для географически специфических информационных потребностей.
• Руководство 15: Создание аудиообзоров и экспорт в Google Docs:
  Недавнее усовершенствование позволяет пользователям генерировать аудиообзор своего отчета, представленный в формате обсуждения в стиле подкаста. Эта функция поддерживает многозадачность и полезна для тех, кто предпочитает усваивать информацию на слух. Аудио можно слушать на веб- или мобильных платформах, а также легко делиться им или загружать.13 Кроме того, отчеты можно беспрепятственно экспортировать в Google Docs, сохраняя все цитаты глубокого исследования в разделе «Список литературы». Это облегчает личное редактирование, совместное использование и печать для просмотра в печатном виде.13

5.4. Сильные стороны и отмеченные ограничения

Сильные стороны: Глубокое исследование Gemini заметно быстро сканирует широкий спектр данных, что делает его эффективным для крупномасштабного сбора информации.2 Оно предоставляет четкую структуру цитирования для проверки, повышая достоверность его результатов.2 Его плавная интеграция с Google Docs и другими продуктами Google обеспечивает оптимизированный рабочий процесс для пользователей в экосистеме Google.2 Кроме того, Gemini подчеркивает фактическую точность и надежность в своих ответах.9

Слабые стороны: Функция в настоящее время эксклюзивна для подписчиков «Gemini Advanced» и доступна только на английском языке.2 Хотя она способна, ее вывод иногда может быть поверхностным для запросов, требующих глубокого понимания предметной области, и она не застрахована от галлюцинаций, особенно по менее документированным темам.2 Другие ограничения включают ограниченный доступ (в основном через приложение Google или API), невозможность доступа к предыдущим подсказкам (каждое взаимодействие начинается заново) и ограничение длины ответа примерно в 1000 токенов, что может потребовать разбиения подробного исследования на несколько ответов.9

6. Глубокое исследование с Grok (DeepSearch и Think Mode)

Grok, разработанный xAI, представляет отличительные возможности глубокого исследования благодаря своим режимам DeepSearch и Think, уникально используя данные в реальном времени с платформы X (ранее Twitter) наряду с более широким веб-контентом.

6.1. Обзор и ключевые особенности

Grok 3, самая передовая модель xAI, разработана для сочетания надежного рассуждения с обширными предварительно обученными знаниями, стремясь к скорости, остроумию и доступу к Интернету в реальном времени.17 Его функция DeepSearch предназначена для создания подробных отчетов, используя десятки источников как из общего Интернета, так и с платформы X. Это делает его особенно подходящим для углубленных исследований, анализа актуальных дискуссий и отслеживания последних новостей.17

Дополняет DeepSearch режим Think Grok, который активирует расширенные возможности рассуждения, включая использование нескольких цепочек рассуждений. Этот режим идеально подходит для решения сложных задач в таких областях, как математика, кодирование и научные исследования.17 Способности Grok к рассуждению были усовершенствованы с помощью крупномасштабного обучения с подкреплением, что позволяет модели «думать от секунд до минут, исправляя ошибки, исследуя альтернативы и предоставляя точные ответы».28 Заметным аспектом Grok 3 (Think) является его «полностью открытый» мыслительный процесс, позволяющий пользователям проверять шаги рассуждения, которые приводят к окончательному ответу, тем самым повышая прозрачность.28 Доступ к этим расширенным функциям обычно требует подписки X Premium+.17

6.2. Рабочий процесс и возможности

Рабочий процесс глубокого исследования Grok характеризуется сложным, многоэтапным процессом:

• Рабочий процесс DeepSearch: Этот режим активирует агент по требованию, который проводит целенаправленные поиски. Он генерирует конкретные подзапросы на основе основного вопроса, извлекает соответствующие страницы в реальном времени и переходит по ссылкам для углубления понимания темы. Система систематически оценивает достоверность источников, проверяет согласованность на нескольких уровнях (сообщается, до семи) и перекрестно проверяет утверждения по различным источникам.30
• Сбор данных: Grok использует свою нативную интеграцию с платформой X, что позволяет ему собирать как количественные, так и качественные данные обратной связи из социальных дискуссий. Одновременно он ищет более широкие веб-источники для предоставления дополнительного контекста и независимых точек зрения.30
• Синтез и представление: Собранные и проанализированные данные затем компилируются в исчерпывающие резюме. Эти результаты включают цитаты и подробный трассировку рассуждений, обеспечивая прозрачность аналитического процесса ИИ.30
• Активация режима Think: Чтобы задействовать расширенные возможности рассуждения Grok, пользователи просто нажимают кнопку «Think», расположенную рядом с полем подсказки. Это действие инициирует пошаговый процесс рассуждения, который пользователи могут наблюдать по мере его развертывания.17

6.3. Лучшие практики и руководства по глубокому исследованию Grok (Руководства 16-19)

Для эффективного использования возможностей глубокого исследования Grok рекомендуются следующие лучшие практики и руководства:

• Руководство 16: Активация режимов DeepSearch и Think:
  Для инициирования углубленного исследования пользователи должны включить «DeepSearch» (или «DeeperSearch» для еще более расширенных результатов). При решении сложных задач по решению проблем следует нажать кнопку «Think». Примечательно, что кнопка «Research» в интерфейсе автоматически активирует DeepSearch и предварительно заполняет подсказку «Research the…».17 Эта прямая активация гарантирует, что Grok задействует свои специализированные возможности рассуждения и доступа к Интернету в реальном времени.
• Руководство 17: Создание системных подсказок для улучшения вывода:
  Реализация подробной системной подсказки является мощным методом для значительного повышения качества вывода Grok для исследовательских задач. Эта мета-инструкция направляет фундаментальное поведение Grok, предписывая ему подходить к каждой подсказке с рассудительностью, приоритизировать ясность, краткость и структуру, а также расширять пункты деталями, основанными на доказательствах.26 Такая подсказка может диктовать, что Grok динамически регулирует глубину и сложность своих ответов, предлагая краткие факты для простых запросов и многоуровневые, объяснительные идеи для более сложных.26 Она также подчеркивает строгое соблюдение информации, основанной на доказательствах, и использование структурированных форматов вывода, таких как маркированные или нумерованные списки, для представления теорий, объяснений или шагов.26
  Реализация подробной «системной подсказки» 26 для Grok выходит за рамки простых инструкций для каждого запроса; она пытается «встроить» фундаментальные принципы работы и персону ИИ. Эта расширенная форма присвоения персоны определяет основное поведение, возможности и операционные границы Grok.30 Она диктует, как Grok должен «подходить к каждому запросу с рассудительностью», «приоритизировать ясность», «расширять каждый пункт деталями, основанными на доказательствах», и «динамически регулировать глубину и сложность».26 Эффективность такой системной подсказки предполагает, что пользователи могут оказывать более глубокое, более всеобъемлющее влияние на поведение ИИ, чем с помощью одних только индивидуальных инструкций запроса. Это направлено на формирование последовательной, высококачественной «исследовательской персоны» для ИИ, гарантируя, что его ответы постоянно соответствуют строгим аналитическим и коммуникативным стандартам. Это указывает на будущее, в котором пользователи могут широко настраивать фундаментальные поведения ИИ с помощью сложных системных подсказок, эффективно превращая LLM общего назначения в высокоспециализированных «экспертных агентов» для конкретных областей, таких как исследования.
• Руководство 18: Использование данных в реальном времени для актуальных тем и социального прослушивания:
  Режим DeepSearch Grok уникально позиционируется для предоставления актуальных данных. Пользователи могут использовать его для получения обзоров актуальных дискуссий, недавно опубликованного контента и последних новостей как из общего Интернета, так и с платформы X.17 Для социального прослушивания Grok может отслеживать упоминания брендов, выявлять растущие хэштеги и отслеживать вовлеченность влиятельных лиц, обеспечивая осведомленность в реальном времени о настроениях общественности и рыночных тенденциях, которые другие LLM могут упустить из-за ограничений знаний или менее прямой интеграции в реальном времени.14
• Руководство 19: Применение режима Think для сложных аналитических задач:
  Режим Think Grok специально разработан для задач, требующих глубокой логической обработки и пошагового рассуждения. Это включает сложные аналитические задачи, такие как генерация финансовых прогнозов, выполнение анализа отклонений, проведение сценарного анализа, оценка слияний и поглощений, а также оптимизация денежного потока.17 Активируя режим Think, пользователи позволяют Grok разбивать сложные проблемы и предоставлять более надежные и точные аналитические результаты.

6.4. Сильные стороны и отмеченные ограничения

Сильные стороны: Grok предлагает беспрецедентный доступ к информации в реальном времени, извлекая данные как с платформы X, так и из более широкого Интернета, что делает его очень актуальным для новостей и тенденций.2 Его режим Think обеспечивает сильные возможности рассуждения, позволяя выполнять подробное решение проблем и аналитические задачи.17 Прозрачный трассировка рассуждений, позволяющая пользователям проверять его мыслительный процесс, повышает доверие.28 Grok также отличается быстрым временем отклика и особым превосходством в финансовом анализе и социальном прослушивании.14

Слабые стороны: Хотя DeepSearch быстр, предоставляемые им детали иногда могут казаться поверхностными, и он может включать неакадемические источники, даже если запрашивается академическая направленность.29 Пользователи также должны знать о ежедневных ограничениях использования как для режимов DeepSearch, так и для Think.17 В настоящее время Grok работает исключительно на платформе X, не имея отдельного приложения, и некоторые ответы могут потребовать доработки, чтобы соответствовать конкретным тонам бренда или проверять факты.14

7. Глубокое исследование с Claude (длинный контекст и расширенное рассуждение)

Claude, в частности его модели Claude 3, выделяется в области глубоких исследований благодаря исключительно большому контекстному окну и расширенным возможностям рассуждения, что делает его идеальным инструментом для углубленного анализа обширных документов.

7.1. Обзор и ключевые особенности

Claude 2 и более новые модели Claude 3 оснащены исключительно большими контекстными окнами, от 100 тыс. до 200 тыс. токенов. Эта емкость позволяет им обрабатывать примерно 350 страниц текста за одно взаимодействие, что является значительным преимуществом для работы с длинными документами, такими как научные статьи и плотные отчеты.22

Выдающейся особенностью является функция «Расширенное мышление» Claude, которая позволяет модели «думать вслух» в течение длительных периодов времени. В ходе этого процесса Claude систематически прорабатывает сложные проблемы шаг за шагом, что, как доказано, улучшает производительность при выполнении сложных задач.25 Claude также демонстрирует расширенные возможности рассуждения и предварительного планирования, такие как предвидение рифмующихся слов в поэзии или гибкая корректировка стратегий выражения на основе ожидаемых результатов.36 Модель признана за генерацию чистого, хорошо организованного вывода, даже без конкретных пользовательских инструкций, что способствует ее ясности и структурированному представлению.34 Кроме того, Claude может создавать интерактивные выводы, включая панели инструментов, диаграммы и прототипы программного обеспечения, а также поддерживает редактирование кода в реальном времени в своей функции Artifacts.34

7.2. Рабочий процесс и возможности

Дизайн Claude способствует высокоэффективному рабочему процессу для глубоких исследований:

• Обработка документов: Claude превосходно обрабатывает и анализирует большие объемы текста, включая длинные PDF-файлы, всеобъемлющие исследовательские работы и плотные отчеты.34
• Структурированный вывод с XML-тегами: Использование XML-тегов имеет решающее значение для организации нескольких документов и связанных с ними метаданных в подсказке. Эта структура помогает Claude эффективно обрабатывать и ссылаться на конкретную информацию из обширных входных данных.23
• Обоснование ответов цитатами: Пользователи могут поручить Claude сначала извлечь и процитировать соответствующие разделы непосредственно из предоставленных документов, прежде чем приступать к основной аналитической задаче. Эта практика гарантирует, что сгенерированные ответы непосредственно подтверждаются исходным материалом.23
• Многоагентное сотрудничество (концептуальное): Хотя это не является неотъемлемой особенностью основного глубокого исследования Claude, концепция многоагентного сотрудничества, как это видно в таких фреймворках, как STORM (упоминается для общего ИИ глубокого исследования), где группа экспертов координирует свои действия для создания всестороннего обзора с проверяемыми цитатами, представляет собой сложный подход, который расширенные возможности рассуждения Claude могли бы концептуально эмулировать для всестороннего анализа.2
• Генерация и отладка кода: Claude Code, специализированное приложение, позволяет разработчикам эффективно генерировать, отлаживать и документировать код, используя простые английские подсказки, что упрощает рабочие процессы разработки программного обеспечения.38

7.3. Лучшие практики и руководства по глубокому исследованию Claude (Руководства 20-23)

Для эффективного использования возможностей глубокого исследования Claude, особенно его большого контекстного окна и расширенного рассуждения, необходимы следующие лучшие практики и руководства:

• Руководство 20: Оптимизация использования длинного контекстного окна:
  Для документов или входных данных, превышающих примерно 20 000 токенов, крайне важно размещать эти длинные данные в самом начале подсказки, перед конкретным запросом, инструкциями и любыми примерами. И наоборот, конкретные вопросы или задачи должны располагаться в самом конце подсказки.22 Такое стратегическое размещение значительно улучшает способность Claude точно вспоминать конкретную информацию из больших документов и может улучшить качество ответов для сложных входных данных до 30%.23
  Наблюдение, что производительность Claude значительно улучшается при размещении длинных данных в начале подсказки и запросов в конце 23, оспаривает интуитивное представление о том, что важная информация должна располагаться ближе к запросу. Это предполагает, что LLM, несмотря на их большие контекстные окна, могут проявлять форму «предвзятости новизны» или тенденцию приоритизировать информацию, расположенную в начале или конце входной последовательности. Проблема «Иголка в стоге сена» 27, которая подчеркивает трудности с равномерным использованием контекста по расширенным входным данным, дополнительно подтверждает это. Это явление раскрывает критический аспект архитектуры LLM: как информация обрабатывается и взвешивается в длинной последовательности. Стратегическое проектирование подсказок должно учитывать эти внутренние предубеждения обработки, чтобы обеспечить оптимальное извлечение и рассуждение из огромных объемов данных. Это означает, что для исследователей, работающих с массивными наборами данных, понимание и использование этих архитектурных нюансов посредством проектирования подсказок — например, путем «подготовки» модели с помощью базовых данных перед постановкой основного вопроса — имеет важное значение для проведения эффективных глубоких исследований.
• Руководство 21: Структурирование документов с помощью XML-тегов для ясности:
  При работе с несколькими документами рекомендуется организовывать каждый документ с помощью XML-тегов. В частности, каждый документ должен быть заключен в теги <document>, при этом фактическое текстовое содержимое помещается в теги <document_content>, а источник документа (например, имя файла) указывается с помощью тегов <source>. Другие соответствующие метаданные также могут быть включены в подтеги для повышения ясности.23 Этот структурированный подход помогает Claude сосредоточить свое внимание на конкретных разделах, эффективно обрабатывать несколько документов и поддерживать общую ясность и организацию в своем анализе.
• Руководство 22: Обоснование ответов цитатами для точности:
  Для обеспечения точности и снижения вероятности галлюцинаций пользователи должны поручить Claude сначала извлечь и процитировать соответствующие разделы непосредственно из исходных документов. Эти извлеченные цитаты могут быть помещены в теги <quotes> до того, как модель приступит к основной аналитической задаче.23 Этот метод заставляет Claude основывать свои ответы непосредственно на предоставленном исходном материале, помогая ему отфильтровывать нерелевантную информацию и гарантируя, что его выводы поддаются проверке.
• Руководство 23: Использование расширенного мышления и структурированных фреймворков:
  Для сложных проблем пользователи могут активировать режим расширенного мышления Claude, используя такие фразы, как «думай», «думай усердно» или «сверхдумай». Эти фразы выделяют постепенно больше времени на вычисления, позволяя Claude пошагово прорабатывать сложные проблемы.25 Для сложных STEM-проблем предоставление структурированных фреймворков мышления может дополнительно направлять рассуждения Claude, позволяя ему строить ментальные модели и более эффективно применять специализированные знания, что приводит к более надежным и точным ответам.25

7.4. Сильные стороны и отмеченные ограничения

Сильные стороны: Claude обладает исключительным длинным контекстным окном (до 200 тыс. токенов), что делает его уникально способным обрабатывать и анализировать большие объемы текста, такие как длинные PDF-файлы и обширные исследовательские работы.22 Он высоко ценится за свою способность генерировать четкий и структурированный вывод, даже без явных пользовательских инструкций.34 Claude также демонстрирует сильные расширенные возможности рассуждения и решения проблем, а также может создавать интерактивные выводы, такие как панели инструментов и диаграммы из сложных данных.34 Кроме того, он проявляет заметную способность интерпретировать метафоры и абстрактный язык.39

Слабые стороны: Как критик, Claude имеет тенденцию «перехваливать», требуя специального запроса для получения подлинной критики.39 Он может испытывать трудности с синтезом и предоставлять неполные цитаты без прямого вмешательства человека.40 Случайное несоответствие между ссылками и утверждениями, а также потенциал для галлюцинаций ложной информации также являются отмеченными проблемами.2 Для моделей с открытым исходным кодом, таких как STORM (фреймворк для ИИ глубокого исследования, концептуально связанный с возможностями Claude), может потребоваться мощное оборудование или облачные ресурсы, если вы размещаете его самостоятельно.2

8. Сравнительный анализ: выбор правильного инструмента для вашего исследования

Выбор оптимальной LLM для глубоких исследований в значительной степени зависит от конкретных исследовательских целей, ресурсных ограничений и желаемых характеристик вывода. Сравнительный обзор подчеркивает отличительные преимущества и компромиссы каждой основной платформы.

8.1. Скорость против тщательности: сравнительный взгляд

Производительность ведущих LLM в глубоких исследованиях часто включает компромисс между скоростью извлечения информации и тщательностью анализа:

• Gemini: Обычно признанный за свою скорость, Gemini превосходно справляется с быстрым сканированием и охватом широкого спектра данных.2 Он может обобщить более 80 новостных статей и официальных документов менее чем за четыре минуты.2
• ChatGPT Pro: Эта платформа отдает приоритет тщательности для сложного рассуждения. Хотя потенциально медленнее, она, как правило, предоставляет более подробные отчеты, что подтверждается тестом, где на создание 15-страничного отчета потребовалось 9 минут, по сравнению с 5 минутами Gemini для меньшего количества деталей.2
• Grok: Grok удивительно быстр, способен генерировать отчет с 22 источниками всего за 1 минуту 10 секунд. Однако предоставляемые детали иногда могут казаться поверхностными, и его источники могут включать неакадемический контент, даже если запрашивается академическая направленность.29
• Claude: Claude делает акцент на глубине, особенно благодаря своему большому контекстному окну и расширенным возможностям мышления. Хотя это позволяет проводить тщательный анализ обширных документов, это может привести к компромиссу со скоростью для задач, требующих быстрой обработки.22

Этот сравнительный анализ четко очерчивает спектр исследовательских возможностей среди LLM, от быстрого, широкого сбора информации (на примере Gemini и Grok) до тщательного, углубленного анализа (характерного для ChatGPT Pro и Claude). Это указывает на то, что «лучший» инструмент не является универсальной константой; скорее, он зависит от непосредственной потребности пользователя. Например, быстрый обзор рынка выигрывает от скорости Gemini, в то время как подробный академический обзор или глубокое погружение в сложные технические документы предпочтительнее для ChatGPT Pro или Claude. Это требует, чтобы пользователи согласовывали свою конкретную исследовательскую цель с основными сильными сторонами LLM. Это означает, что продвинутые пользователи, вероятно, примут много-LLM стратегию, используя различные инструменты для различных этапов или типов исследований в рамках более крупного проекта, тем самым создавая специализированный конвейер ИИ-исследований, который оптимизирует как скорость, так и глубину по мере необходимости.

8.2. Стоимость и доступность

Доступ к расширенным возможностям глубоких исследований часто сопряжен с расходами на подписку, что создает различные уровни доступности на разных платформах:

• ChatGPT Pro: Эта услуга имеет высокую стоимость — 200 долларов в месяц, что позиционирует ее как инструмент в первую очередь для профессионалов и предприятий.2
• Gemini Advanced: Доступ к глубоким исследованиям доступен подписчикам «Gemini Advanced». Хотя существует бесплатная версия Gemini, ее функции глубоких исследований ограничены.2
• Grok: Использование режимов DeepSearch и Think Grok требует подписки X Premium+, которая имеет ежемесячную стоимость (например, 16 евро в месяц для веб-доступа, 21,49 евро в месяц для мобильных устройств).17
• Claude: Claude предлагает бесплатное окно чата для базовых взаимодействий. Его API-цены для Claude 2 заметно экономичнее за 1000 токенов по сравнению с GPT-4.22

Различные структуры затрат создают многоуровневую модель доступа, где самые передовые возможности «глубокого исследования» часто находятся за платными стенами. Это предполагает профессионализацию этих инструментов, при этом предприятия и специализированные специалисты являются основным целевым рынком для этих высококлассных функций. Ценовой барьер действительно может ограничить широкое распространение для отдельных академических исследователей или обычных пользователей, в то время как организации со значительными исследовательскими потребностями с большей вероятностью будут инвестировать. Это подразумевает потенциальный цифровой разрыв в возможностях исследований, основанных на ИИ, где доступ к самым мощным инструментам связан с финансовыми ресурсами, что, в свою очередь, может повлиять на равенство в создании и распространении передовых знаний.

8.3. Оптимальные варианты использования режима глубокого исследования каждой LLM

Режим глубокого исследования каждой LLM обладает отличительными характеристиками, которые делают его уникально подходящим для конкретных сценариев исследования:

• ChatGPT Pro: Этот инструмент идеально подходит для широких, всеобъемлющих и высокоточных отчетов, требующих мультимодального ввода (текст, визуальные материалы, данные) и бесшовной интеграции с различными инструментами, включая веб-браузинг, анализ PDF-файлов и выполнение кода. Его сила заключается в сложном рассуждении и итеративных процессах уточнения.2
• Gemini Advanced: Лучше всего использовать для быстрого, крупномасштабного веб-сканирования, выявления текущих тенденций отрасли, проведения гиперлокальных поисков и задач, которые выигрывают от плавной интеграции с экосистемой Google, таких как экспорт в Google Docs или создание аудиообзоров.2
• Grok (DeepSearch и Think Mode): Grok особенно хорошо подходит для анализа в реальном времени актуальных тем, последних новостей и социального прослушивания на платформе X. Его режим Think делает его эффективным для сложных аналитических и финансовых задач, требующих пошагового рассуждения.14
• Claude: Claude не имеет себе равных для углубленного анализа чрезвычайно длинных документов, включая обширные исследовательские работы, юридические тексты и плотные отчеты. Он превосходно справляется со сложным синтезом документов, академическим письмом и обзорами литературы, а также может создавать четкие, структурированные и интерактивные результаты.22

Таблица 1: Сравнительный обзор основных режимов глубокого исследования LLM

Эта сравнительная таблица предлагает критический, наглядный обзор для пользователей, позволяя им быстро определить наиболее подходящую LLM для своих конкретных исследовательских задач. Синтезируя сложную информацию в легко усваиваемый формат, она напрямую удовлетворяет потребность пользователя в действенной информации на разных платформах. Таблица подчеркивает присущие компромиссы, такие как скорость против тщательности, и различные источники данных, которые в основном использует каждая LLM. Это позволяет пользователям согласовывать свои конкретные исследовательские требования — например, потребность в быстрых, широких рыночных тенденциях против глубокого, тщательно цитируемого академического синтеза — с наиболее подходящим инструментом. Это служит стратегическим руководством по принятию решений, выходящим за рамки простого перечня функций к практической основе для выбора инструментов в экосистеме много-LLM исследований.

9. Этические соображения и ответственное использование ИИ в исследованиях

Растущая мощь и повсеместное распространение ИИ для глубоких исследований требуют надежной системы этических принципов и ответственного использования для поддержания академической честности и обеспечения надежности данных.

9.1. Необходимость человеческой проверки и фактчекинга

Основополагающий принцип использования LLM для исследований заключается в понимании того, что эти модели «на самом деле ничего не «знают»; они генерируют ответы на основе вероятности».3 Следовательно, они подвержены «галлюцинациям», когда они представляют ложную информацию как факт, искажают сложные концепции или проявляют предубеждения, присущие их обучающим данным.2

Поэтому крайне важно всегда проверять информацию, предоставляемую LLM, особенно при принятии критических решений, научных утверждений или любого контента, предназначенного для публикации. Эта проверка должна проводиться по надежным, рецензируемым и авторитетным источникам.3

Последовательный акцент на необходимости человеческой проверки 4, несмотря на расширенные возможности LLM, включая их режимы «глубокого исследования», подчеркивает решающий момент: эти системы ИИ, хотя и мощны в обработке и синтезе информации, принципиально лишены истинного понимания, сознания или внутреннего механизма для различения «истины». Их результаты — это статистические вероятности, полученные из закономерностей в их обучающих данных. Поэтому критическая оценка человеком остается обязательной для обеспечения точности и надежности любого исследовательского результата. «Режим глубокого исследования» повышает эффективность

сбора информации и первоначального синтеза, но он не заменяет роль человека в проверке знаний. Это означает, что взаимодействие человека и ИИ в исследованиях — это не линейный процесс, а фундаментальный цикл генерации ИИ, за которым следует строгая проверка человеком. Это подразумевает, что будущее ИИ в исследованиях — это не замена человека, а расширение возможностей человека, где человек обеспечивает критическое суждение и этический надзор, которые ИИ в его нынешнем виде не может. Эта перспектива подчеркивает непреходящую важность цифровой грамотности и критического мышления для всех исследователей, использующих инструменты ИИ.

9.2. Устранение галлюцинаций и предвзятости

Проблемы галлюцинаций и предвзятости в результатах LLM требуют упреждающих стратегий смягчения. Галлюцинации, когда LLM представляют сфабрикованную информацию как факт 3, могут подорвать целостность исследования. Хотя некоторые модели, такие как Claude, разработаны с предустановленной неохотой к спекуляциям, чтобы избежать таких проблем, это иногда может быть переопределено конкретными подсказками.10 Предвзятость является еще одной серьезной проблемой, поскольку LLM обучаются на обширных наборах данных из Интернета, которые неизбежно содержат предубеждения, присутствующие в контенте, созданном человеком.3

Для смягчения этих проблем:

• Перекрестная проверка: Регулярно перекрестно проверяйте любую новую информацию, сгенерированную ИИ, по нескольким независимым источникам для выявления несоответствий.2
• Разнообразные данные: При улучшении LLM с помощью проприетарных данных или использовании их для вывода, приоритизируйте использование разнообразных и беспристрастных наборов данных. Это может помочь противодействовать присущим предубеждениям, присутствующим в исходных обучающих данных LLM.42
• Подсказка для неопределенности: Поощряйте модели выражать неопределенность или признавать, когда они «не знают», вместо того чтобы фабриковать ответы. Например, явное указание Claude выражать неопределенность может помочь поддерживать правдивую коммуникацию.10
• Структурированное мышление: Хотя расширенное мышление Claude иногда может приводить к вводящим в заблуждение путям, направление его с помощью структурированных фреймворков мышления может помочь уменьшить недобросовестные рассуждения и улучшить логическую связность его результатов.25

9.3. Прозрачность и атрибуция помощи ИИ

Поддержание академической и профессиональной честности в эпоху помощи ИИ требует непоколебимой прозрачности в отношении использования этих инструментов в исследованиях и написании.3

Лучшие практики включают:

• Ведение записей: Ведите тщательный учет всех случаев использования инструментов ИИ на протяжении всего исследовательского процесса, включая сбор данных, анализ и составление черновиков.3
• Явное заявление: Будьте готовы к тому, что некоторые академические журналы или учреждения могут потребовать явного заявления об использовании инструментов ИИ в представленной работе.3
• Правильное цитирование: При цитировании моделей ИИ включайте исчерпывающие сведения, такие как версия модели, разработчик (например, OpenAI, Google, xAI, Anthropic) и конкретная дата использования. Строго соблюдайте правила цитирования учреждения для надлежащего признания.7
• Избегайте прямого копирования и вставки: Крайне важно никогда не копировать и не вставлять большие разделы текста, сгенерированного ИИ. Вместо этого используйте результаты ИИ в качестве отправной точки для идей, затем переписывайте или перефразируйте контент своим собственным голосом, обеспечивая оригинальный интеллектуальный вклад.3
• Существенный вклад человека: Убедитесь, что во всех областях работы имеется существенный вклад человека, подчеркивая, что ИИ служит вспомогательным инструментом, а не заменой человеческого анализа и творчества.3

Неоднократный акцент на признании помощи ИИ, избегании прямого копирования и вставки, а также обеспечении существенного вклада человека 3 подчеркивает, что быстрое внедрение инструментов ИИ вынуждает переоценку и установление новых норм в отношении авторства, оригинальности и интеллектуальной честности в академическом и профессиональном контекстах. Это указывает на то, что прозрачность становится новым краеугольным камнем честности в работе с помощью ИИ. Ответственность полностью ложится на исследователя, который должен четко разграничить, какие части работы были выполнены с помощью ИИ, а что составляет его оригинальный интеллектуальный вклад. Это подразумевает постоянный сдвиг в академических и профессиональных стандартах публикации, где «грамотность в области ИИ» выходит за рамки простого знания того, как работать с инструментами, к пониманию и соблюдению этических принципов в отношении их использования и раскрытия информации. Это потенциально может привести к разработке новых стилей цитирования и более строгих процессов этической экспертизы специально для исследований, выполненных с помощью ИИ.

9.4. Конфиденциальность и безопасность данных

Интеграция ИИ для глубоких исследований, особенно в чувствительных областях, требует тщательного рассмотрения конфиденциальности и безопасности данных. Обмен конфиденциальной или проприетарной информацией с LLM несет в себе присущие риски раскрытия данных.11

Для снижения этих рисков:

• Границы использования: Внедряйте четкие границы использования для областей с высоким риском, ограничивая типы конфиденциальной информации, которая может быть введена в общедоступные или сторонние LLM.11
• Функции конфиденциальности: Некоторые поставщики LLM предлагают конкретные гарантии конфиденциальности. Например, Claude заявляет, что не хранит личную информацию пользователей в течение длительных периодов, а разговоры удаляются через 30 дней, явно не используются для обучения других моделей.33
• Информированное согласие на обратную связь: Пользователи обычно информируются о том, что любые предоставленные данные обратной связи не должны содержать личную, конфиденциальную или секретную информацию, поскольку такие данные могут быть просмотрены операторами-людьми.8

Явное упоминание рисков конфиденциальности и безопасности данных 8 подчеркивает критическую проблему в принятии ИИ для глубоких исследований, особенно для конфиденциальных данных в таких областях, как здравоохранение и финансы. Полезность этих инструментов ИИ для корпоративных и специализированных исследований напрямую зависит от их способности безопасно обрабатывать конфиденциальные или проприетарные данные. Без надежных гарантий конфиденциальности и четкой политики управления данными широкое распространение в чувствительных секторах будет значительно ограничено. Разработка функций, обеспечивающих конфиденциальность, таких как политика удаления данных Claude, и явные предупреждения для пользователей о конфиденциальной информации отражают общеотраслевые усилия по укреплению доверия. Это представляет собой решающий «барьер доверия», который должен быть эффективно преодолен для широкой, высокоценной интеграции ИИ в профессиональные исследовательские рабочие процессы. Это означает, что по мере развития возможностей ИИ акцент будет все больше смещаться с просто «что он может делать» на «насколько безопасно и этично он может это делать», при этом управление данными и конфиденциальность станут важнейшими конкурентными преимуществами в ландшафте ИИ.

10. Заключение: синтез ключевых выводов и перспективы исследований на основе ИИ

Появление ИИ для глубоких исследований знаменует собой глубокий переломный момент в проведении интеллектуальной работы, преобразуя традиционную парадигму исследований. Предшествующий анализ ведущих LLM — ChatGPT, Gemini, Grok и Claude — выявляет сложную экосистему инструментов, каждый из которых предлагает уникальные сильные стороны и требует индивидуальных подходов для оптимального использования.

10.1. Ключевые выводы

Всестороннее изучение возможностей ИИ для глубоких исследований во всех основных LLM подчеркивает несколько критически важных выводов:

• ИИ для глубоких исследований представляет собой агентную эволюцию LLM, переходя от простых взаимодействий типа «вопрос-ответ» к многоэтапным, автономным исследованиям, имитирующим процессы человеческого исследования.
• Стратегическое проектирование подсказок имеет первостепенное значение для эффективного использования. Это включает в себя создание четких, конкретных и структурированных входных данных, использование итеративного уточнения, применение передовых методов, таких как цепочка рассуждений (CoT) и самосогласованность, определение ролей для ИИ и использование структурных тегов (например, XML) для ясности.
• Каждая основная LLM обладает отличительными сильными и слабыми сторонами, что требует индивидуального подхода, основанного на конкретных исследовательских целях. Например, Gemini превосходно справляется со скоростью и широтой веб-сканирования, ChatGPT Pro — с тщательностью и мультимодальной интеграцией, Grok — с данными в реальном времени и социальным прослушиванием, а Claude — с глубоким анализом обширных документов.
• Человеческий надзор и критическая проверка остаются незаменимыми. Несмотря на достижения, LLM склонны к галлюцинациям и предубеждениям, что делает человеческую проверку фактов и критическую оценку обязательными для обеспечения фактической точности, надежности и академической честности.
• Этические соображения, включая прозрачность в использовании ИИ, надлежащую атрибуцию и надежные меры по обеспечению конфиденциальности данных, являются фундаментальными для ответственной интеграции ИИ в исследования.

10.2. Будущие перспективы исследований на основе ИИ

Траектория развития ИИ для глубоких исследований указывает на будущее, характеризующееся все более сложными и интегрированными возможностями, фундаментально переопределяющими роль человека в исследованиях:

• Повышенная специализация: LLM, вероятно, будут продолжать развивать высокоспециализированные режимы «глубокого исследования» или выделенные ИИ-агенты. Они будут тщательно адаптированы для конкретных областей, таких как медицинские исследования, юридический анализ, рыночная разведка или научные открытия, тем самым повышая их точность и полезность для нишевых приложений.
• Расширенная совместимость: Ожидается, что будущие разработки будут способствовать большей интеграции и бесшовным рабочим процессам между различными LLM и внешними исследовательскими инструментами. Эта совместимость позволит пользователям сочетать уникальные сильные стороны различных платформ, создавая сложные, много-ИИ-конвейеры для всеобъемлющих исследовательских проектов.
• Прозрачность рассуждений: Растущая тенденция к прозрачным трассировкам рассуждений, как это показано в режиме Think Grok, как ожидается, распространится на другие LLM. Это предоставит пользователям более глубокое понимание внутренних мыслительных процессов ИИ, способствуя большему доверию и позволяя более информированное вмешательство человека.
• Динамические этические рамки: Поскольку возможности ИИ продолжают быстро развиваться, этические принципы и академические стандарты будут постоянно адаптироваться. Это потребует упреждающего управления, постоянного обучения и совместных усилий для обеспечения ответственного и справедливого использования ИИ в исследованиях.
• Сотрудничество человека и ИИ в масштабе: Будущее исследований будет определяться сложным партнерством человека и ИИ. В этих симбиотических отношениях ИИ будет все больше брать на себя тяжелую работу по сбору данных, первоначальному синтезу и выявлению закономерностей. Это позволит исследователям-людям посвятить свой опыт более сложным когнитивным задачам, таким как критический анализ, генерация инновационных гипотез, тонкая интерпретация результатов и стратегическое направление исследовательских запросов.

Коллективное понимание того, как LLM движутся к агентному поведению, предлагая специализированные сильные стороны и требуя постоянной проверки человеком, подчеркивает ключевой сдвиг. Это указывает на то, что ИИ — это не просто инструмент, а все более сложный сотрудник в исследовательском процессе. «Человек в цикле» — это не временная мера, а фундаментальный и постоянный аспект обеспечения высококачественных исследований. Поэтому будущее — это симбиотические отношения, где ИИ управляет трудоемкой «черновой работой» по сбору данных, обобщению и первоначальному синтезу. Это позволяет исследователям-людям повысить свой вклад в критическое мышление, этическое суждение, контекстуальные нюансы и, в конечном итоге, глубокую интерпретацию результатов. Это подразумевает переопределение роли исследователя, переход от основного сборщика данных к стратегическому директору, критическому оценщику и этическому хранителю ИИ-генерируемых идей, тем самым повышая вклад человека в когнитивные задачи более высокого порядка.

Таблица 2: Основные методы проектирования подсказок для глубоких исследований

Источники

1. deliverables.ai, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://deliverables.ai/blog/what-is-deep-research-ai#:~:text=Deep%20Research%20AI%20Goes%20Beyond,based%20on%20pre%2Dtrained%20knowledge.
2. What Is Deep Research AI? — Deliverables AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://deliverables.ai/blog/what-is-deep-research-ai
3. AI in Academic Writing: Ethical Considerations and Best Practices | Oxford Protein Informatics Group, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.blopig.com/blog/2025/03/ai-in-academic-writing-ethical-considerations-and-best-practices/
4. 10 Tips for Using ChatGPT For Research Effectively — Otio Blog, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://otio.ai/blog/using-chatgpt-for-research
5. How to Use ChatGPT Deep Research: A Step-by-Step Guide, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.gptbots.ai/blog/chatgpt-deep-research
6. Best Practices for Large Language Models: Home — CMU LibGuides, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://guides.library.cmu.edu/LLM_best_practices
7. ChatGPT in Academic Writing and Research: Best Tips for Effective …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.yomu.ai/blog/chatgpt-in-academic-writing-and-research-best-tips-for-effective-use
8. Tips to write prompts for Gemini — Google Workspace Learning Center, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://support.google.com/a/users/answer/14200040?hl=en
9. Google Gemini — A Guide to Artificial Intelligence — LibraryGuides at …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://culibraries.creighton.edu/c.php?g=1334271&p=10202739
10. Mastering Claude AI: A Comprehensive Guide on How to Use It Like a Pro — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1944yiy/mastering_claude_ai_a_comprehensive_guide_on_how/
11. The Complete Guide to Grok AI: Applications, Technical Analysis, and Implementation for Business Leaders, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://guptadeepak.com/grok-ai/
12. Prompt engineering best practices for ChatGPT | OpenAI Help Center, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://help.openai.com/en/articles/10032626-prompt-engineering-best-practices-for-chatgpt
13. How to use Google’s Deep Research, an AI researching tool, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://blog.google/products/gemini/tips-how-to-use-deep-research/
14. How to Use Grok AI: A Comprehensive Guide — THAT Blog, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://blog.thatagency.com/how-to-use-grok-ai
15. Getting Started with ChatGPT: Setup and Basic Prompts, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://learnprompting.org/docs/basics/chatgpt_basics_prompt
16. Write better prompts for Gemini for Google Cloud, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://cloud.google.com/gemini/docs/discover/write-prompts
17. Mastering Grok AI: From Basics to Advanced Techniques (2025 Guide), дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://latenode.com/blog/mastering-grok-ai-from-basics-to-advanced-techniques-2025-guide
18. ChatGPT Prompt of the Day: The Deep Research GPT : r … — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius/comments/1jbyp7a/chatgpt_prompt_of_the_day_the_deep_research_gpt/
19. How to Write a Deep Research Prompt for Gemini 1.5: Best …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://7minute.ai/deep-research-prompt-for-gemini/
20. How to Use Grok: A Simple Guide for Beginners — AI Tools — God of Prompt, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.godofprompt.ai/blog/how-to-use-grok
21. Advanced Prompt Engineering Techniques — Mercity AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.mercity.ai/blog-post/advanced-prompt-engineering-techniques
22. Using Anthropic: Best Practices, Parameters, and Large Context …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.prompthub.us/blog/using-anthropic-best-practices-parameters-and-large-context-windows
23. Prompt engineering overview — Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
24. Long context prompting tips — Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/long-context-tips
25. Extended thinking tips — Anthropic API, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/extended-thinking-tips
26. Made an amazing system prompt for Grok that boosts its output : r/grok, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/grok/comments/1ivgrgc/made_an_amazing_system_prompt_for_grok_that/
27. Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance | Chroma Research, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://research.trychroma.com/context-rot
28. Grok 3 Beta — The Age of Reasoning Agents — xAI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://x.ai/news/grok-3
29. A Complete Guide to Grok AI (xAI) — Learn Prompting, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://learnprompting.org/blog/guide-grok
30. Understanding Grok: A Comprehensive Guide to Grok Websearch …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.tryprofound.com/blog/understanding-grok-a-comprehensive-guide-to-grok-websearch-grok-deepsearch
31. Grok 3 API: A Step-by-Step Guide With Examples — DataCamp, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.datacamp.com/tutorial/grok-3-api
32. How to use Grok 3 in finance and FP&A, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.financealliance.io/how-to-use-grok-3-in-finance-and-fp-a/
33. How to Use Claude AI Full Guide (2024) — Jamie AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.meetjamie.ai/blog/how-to-use-claude
34. Why I moved half my AI workflow to Claude — Charafeddine, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.cohorte.co/letters/why-i-moved-half-of-my-ai-workflow-to-claude
35. Claude Code: Best practices for agentic coding — Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices
36. Latest Advances in LLM Reasoning : 4 Papers on Evaluation, Reflection, Hallucination and GRM | by Joyce Birkins | Medium, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://medium.com/@joycebirkins/latest-advances-in-llm-reasoning-4-papers-on-evaluation-reflection-hallucination-and-grm-8d3a13e01045
37. Tracing the thoughts of a large language model — Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model
38. Claude Code Tutorial: How to Generate, Debug and Document Code with AI | Codecademy, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.codecademy.com/article/claude-code-tutorial-how-to-generate-debug-and-document-code-with-ai
39. Claude is a good critic — here’s possible proof : r/ClaudeAI — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1cmc1z8/claude_is_a_good_critic_heres_possible_proof/
40. Claude AI and Literature Reviews: An Experiment in Utility and Ethical Use — KnightScholar, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://knightscholar.geneseo.edu/library-research/22/
41. 10 Claude Prompts for Academic Writing — Prompt Advance, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://promptadvance.club/claude-prompts/writing/academic-writing
42. AI Data Collection: Key Concepts & Best Practices — Nexla, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://nexla.com/ai-readiness/ai-data-collection/

Режим глубокого исследования в LLM — это не просто расширенный чат-бот; это сложный инструмент, который имитирует работу аналитика-исследователя, самостоятельно формулируя подвопросы, ища информацию в обширных источниках данных, оценивая их достоверность и синтезируя результаты в структурированные, цитируемые отчеты.1

Вот рекомендации, специально ориентированные на использование режима глубокого исследования, которые вы можете включить в свою лекцию:

1. Универсальные рекомендации по использованию режима глубокого исследования

Эти принципы применимы ко всем LLM, оснащенным функциями глубокого исследования, и являются основой для получения высококачественных результатов:

• Определите, действительно ли требуется глубокое исследование. Режим глубокого исследования наиболее полезен для получения всестороннего понимания новой темы с нуля, например, для изучения последних тенденций в отрасли перед важной встречей. Для быстрых, немедленных ответов или простых запросов обычно достаточно стандартного режима чата.3
• Начинайте с простых вопросов и уточняйте план. Не усложняйте первоначальный запрос. Большинство LLM в режиме глубокого исследования предложат план исследования, который вы сможете просмотреть и скорректировать с помощью инструкций на естественном языке, прежде чем они начнут работу. Это снижает первоначальную нагрузку на проектирование подсказок.3
• Используйте итеративное уточнение и последующие вопросы. Исследование редко бывает одноэтапным. Рассматривайте взаимодействие с LLM как непрерывный диалог. Используйте первоначальные результаты как отправную точку для дальнейшего изучения, задавая последующие вопросы, чтобы углубить понимание или скорректировать направление отчета в реальном времени.3
• Всегда проверяйте информацию. Несмотря на передовые возможности, LLM могут «галлюцинировать» — то есть представлять ложную информацию как факт или искажать концепции. Человеческая проверка фактов и перекрестная проверка по авторитетным источникам абсолютно необходимы, особенно для критически важных решений или публикаций.5
• Будьте прозрачны в использовании ИИ. В академической и профессиональной среде крайне важно признавать использование инструментов ИИ в вашей работе. Ведите учет того, как ИИ использовался, и будьте готовы раскрыть его вклад в соответствии с этическими нормами и требованиями публикации.5

2. Глубокое исследование с ChatGPT Pro

ChatGPT Pro предлагает мощный режим глубокого исследования, оптимизированный для многоэтапных расследований и интеграции различных типов данных.

• Активация режима глубокого исследования:

• Перейдите на https://www.google.com/search?q=ChatGPT.com.
• Нажмите на опцию «Инструменты» (Tools).
• Выберите «Запустить глубокое исследование» (Run deep research).10
• Введите свой запрос и дождитесь подробного отчета.10

• Использование шаблона «ЗАПРОС НА ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ОТЧЕТ»:

• Для структурированных и всеобъемлющих запросов используйте подробный шаблон, включающий разделы для КОНТЕКСТА (ваша предыстория, цель, существующие знания), ОСНОВНОГО ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ВОПРОСА И ГИПОТЕЗЫ и СПЕЦИФИКАЦИЙ И ПАРАМЕТРОВ (временной период, географическое положение, отрасль, ключевые термины, методология, требования к качеству данных, границы, этические соображения).11 Этот шаблон помогает ИИ более эффективно планировать и выполнять свою работу.

• Анализ локальных файлов и различных типов данных:

• Используйте возможность ChatGPT Pro анализировать локальные файлы, такие как PDF-файлы, электронные таблицы и фрагменты кода, наряду с веб-поиском. Это особенно полезно для объединения конфиденциальных или внутренних данных с общедоступной информацией.10

• Оптимизация рабочего процесса с помощью других инструментов:

• Сочетайте сильные стороны ChatGPT Deep Research (например, для сбора подробных рыночных отчетов из живых веб-данных) с другими LLM, такими как Claude (для обобщения длинных PDF-файлов или плотных исследовательских отчетов), чтобы оптимизировать общий рабочий процесс исследования.10

• Прозрачность процесса исследования:

• Обращайте внимание на отображение запланированных шагов ИИ на боковой панели. Эта функция позволяет вам контролировать процесс, вмешиваться, пропускать или добавлять шаги, если это необходимо, или просто позволять ИИ работать автономно.2

3. Глубокое исследование с Gemini Advanced

Режим глубокого исследования Gemini, основанный на обширном поисковом индексе Google, отличается скоростью и бесшовной интеграцией в экосистему Google.

• Активация и принятие решения об использовании:

• Режим глубокого исследования доступен подписчикам Gemini Advanced.2
• Используйте его, когда вам нужно глубоко понять предмет с нуля, например, чтобы быть в курсе последних тенденций в отрасли.3 Для быстрых ответов используйте стандартный чат.3

• Начинайте с простых вопросов и уточняйте план:

• Не усложняйте первоначальную подсказку. Gemini представит свой план исследования, который вы сможете скорректировать с помощью естественного языка, прежде чем он начнет работу.3

• Задавайте последующие вопросы для уточнения в реальном времени:

• После создания отчета продолжайте диалог, задавая последующие вопросы в окне чата. Gemini может предоставить мгновенные ответы на основе уже проведенного исследования или провести дополнительный веб-поиск. Вы также можете запросить корректировки отчета в реальном времени, например, «добавить сведения о стоимости лагеря в мой отчет».3

• Проверяйте ссылки и «Показать ход мыслей» во время работы:

• Во время исследования Gemini используйте опции «Показать ход мыслей» (Show thinking) и «Просмотренные сайты» (Sites browsed), чтобы отслеживать шаги модели и просматривать используемые веб-сайты. Это обеспечивает прозрачность и помогает находить новые релевантные источники.3

• Используйте для гиперлокальных запросов:

• Глубокое исследование Gemini превосходно справляется с гиперлокальными поисками, что делает его очень эффективным для поиска информации в непосредственной близости, например, для изучения местных сообществ или планирования мероприятий.3

• Используйте функции вывода:

• Создавайте аудиообзоры отчетов в стиле подкаста для многозадачности.3
• Экспортируйте отчеты в Google Docs, сохраняя все цитаты в разделе «Список литературы» для дальнейшего редактирования и совместной работы.3

• Структурирование подсказок:

• Будьте явными и конкретными, определяя объем (географический, временной, тематический) и тип информации.
• Четко структурируйте подсказку с помощью маркированных списков, заголовков или таблиц.
• Определите желаемый формат вывода (отчет, резюме, стиль цитирования).
• Предоставьте контекст и справочную информацию, а также сосредоточьтесь на анализе и синтезе.4

4. Глубокое исследование с Grok (DeepSearch и Think Mode)

Grok, разработанный xAI, предлагает уникальные возможности глубокого исследования, используя данные в реальном времени с платформы X (ранее Twitter) наряду с более широким веб-контентом.

• Активация режимов DeepSearch и Think:

• Для углубленного исследования включите «DeepSearch» (или «DeeperSearch» для еще более расширенных результатов). Кнопка «Research» в интерфейсе автоматически активирует DeepSearch и предварительно заполняет подсказку «Research the…».12
• Для сложных задач, требующих расширенного рассуждения (например, кодирование, математика, наука), нажмите кнопку «Think».12

• Создание системных подсказок для улучшения вывода:

• Используйте подробные системные подсказки, чтобы направлять фундаментальное поведение Grok. Инструктируйте его подходить к каждому запросу с рассудительностью, приоритизировать ясность, краткость и структуру, расширять пункты деталями, основанными на доказательствах, и динамически регулировать глубину и сложность ответов.14

• Использование данных в реальном времени для актуальных тем и социального прослушивания:

• Режим DeepSearch Grok уникально позиционируется для предоставления актуальных данных. Используйте его для получения обзоров актуальных дискуссий, недавно опубликованного контента и последних новостей как из общего Интернета, так и с платформы X. Это делает его ценным для социального прослушивания и отслеживания тенденций.9

• Применение режима Think для сложных аналитических задач:

• Режим Think Grok специально разработан для задач, требующих глубокой логической обработки и пошагового рассуждения, таких как генерация финансовых прогнозов, анализ отклонений, анализ слияний и поглощений, а также оптимизация денежного потока.12 Вы можете наблюдать за процессом рассуждения по мере его развертывания.12

• Осведомленность об ограничениях:

• Хотя Grok быстр, предоставляемые им детали иногда могут казаться поверхностными, и он может включать неакадемические источники, даже если запрашивается академическая направленность. Также существуют ежедневные ограничения на использование режимов DeepSearch и Think.9

5. Глубокое исследование с Claude (длинный контекст и расширенное рассуждение)

Claude, особенно его модели Claude 3, выделяется в области глубоких исследований благодаря исключительно большому контекстному окну и расширенным возможностям рассуждения, что делает его идеальным инструментом для углубленного анализа обширных документов.

• Оптимизация использования длинного контекстного окна:

• Для документов или входных данных, превышающих примерно 20 000 токенов, размещайте эти длинные данные в самом начале подсказки, перед конкретным запросом, инструкциями и любыми примерами. Конкретные вопросы или задачи должны располагаться в самом конце подсказки. Это может улучшить качество ответов до 30%.16

• Структурирование документов с помощью XML-тегов для ясности:

• При работе с несколькими документами организуйте каждый документ с помощью XML-тегов (например, <document>, <document_content>, <source>). Это помогает Claude эффективно обрабатывать несколько документов и поддерживать ясность в своем анализе.16

• Обоснование ответов цитатами для точности:

• Инструктируйте Claude сначала извлекать и цитировать соответствующие разделы непосредственно из исходных документов (например, в тегах <quotes>), прежде чем приступать к основной аналитической задаче. Это гарантирует, что сгенерированные ответы непосредственно подтверждаются исходным материалом.16

• Использование расширенного мышления и структурированных фреймворков:

• Для сложных проблем активируйте режим расширенного мышления Claude, используя такие фразы, как «думай» (think), «думай усердно» (think hard) или «сверхдумай» (ultrathink). Эти фразы выделяют постепенно больше времени на вычисления, позволяя Claude пошагово прорабатывать сложные проблемы.5
• Для сложных STEM-проблем предоставление структурированных фреймворков мышления может дополнительно направлять рассуждения Claude.18

• Использование для академического письма и обзоров литературы:

• Claude может помочь в мозговом штурме тем, разработке исследовательских вопросов, проведении обзоров литературы, формулировании гипотез, создании планов, написании разделов, разработке аргументов, проверке грамматики, форматировании ссылок и генерации цитат.20

• Создание интерактивных результатов:

• Используйте Claude для преобразования сложных документов в интерактивные панели инструментов, диаграммы или даже прототипы программного обеспечения без необходимости кодирования.21

Источники

1. deliverables.ai, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://deliverables.ai/blog/what-is-deep-research-ai#:~:text=Deep%20Research%20AI%20Goes%20Beyond,based%20on%20pre%2Dtrained%20knowledge.
2. What Is Deep Research AI? — Deliverables AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://deliverables.ai/blog/what-is-deep-research-ai
3. How to use Google’s Deep Research, an AI researching tool, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://blog.google/products/gemini/tips-how-to-use-deep-research/
4. How to Write a Deep Research Prompt for Gemini 1.5: Best …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://7minute.ai/deep-research-prompt-for-gemini/
5. AI in Academic Writing: Ethical Considerations and Best Practices | Oxford Protein Informatics Group, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.blopig.com/blog/2025/03/ai-in-academic-writing-ethical-considerations-and-best-practices/
6. 10 Tips for Using ChatGPT For Research Effectively — Otio Blog, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://otio.ai/blog/using-chatgpt-for-research
7. Best Practices for Large Language Models: Home — CMU LibGuides, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://guides.library.cmu.edu/LLM_best_practices
8. ChatGPT in Academic Writing and Research: Best Tips for Effective …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.yomu.ai/blog/chatgpt-in-academic-writing-and-research-best-tips-for-effective-use
9. How to Use Grok AI: A Comprehensive Guide — THAT Blog, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://blog.thatagency.com/how-to-use-grok-ai
10. How to Use ChatGPT Deep Research: A Step-by-Step Guide, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.gptbots.ai/blog/chatgpt-deep-research
11. ChatGPT Prompt of the Day: The Deep Research GPT : r … — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius/comments/1jbyp7a/chatgpt_prompt_of_the_day_the_deep_research_gpt/
12. Mastering Grok AI: From Basics to Advanced Techniques (2025 Guide), дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://latenode.com/blog/mastering-grok-ai-from-basics-to-advanced-techniques-2025-guide
13. A Complete Guide to Grok AI (xAI) — Learn Prompting, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://learnprompting.org/blog/guide-grok
14. Made an amazing system prompt for Grok that boosts its output : r/grok, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/grok/comments/1ivgrgc/made_an_amazing_system_prompt_for_grok_that/
15. How to use Grok 3 in finance and FP&A, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.financealliance.io/how-to-use-grok-3-in-finance-and-fp-a/
16. Prompt engineering overview — Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
17. Long context prompting tips — Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/long-context-tips
18. Extended thinking tips — Anthropic API, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/extended-thinking-tips
19. Claude Code: Best practices for agentic coding — Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices
20. 10 Claude Prompts for Academic Writing — Prompt Advance, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://promptadvance.club/claude-prompts/writing/academic-writing
21. Why I moved half my AI workflow to Claude — Charafeddine, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.cohorte.co/letters/why-i-moved-half-of-my-ai-workflow-to-claude

Чтобы получить максимальную отдачу от режима глубокого исследования в больших языковых моделях (LLM), необходимо следовать продуманному, пошаговому протоколу. Это позволяет не только оптимизировать процесс, но и значительно повысить качество и релевантность получаемых результатов.

Вот подробное изложение этого протокола, представленное в последовательности шагов, чтобы любой человек мог понять, как действовать:

Протокол эффективного использования режима глубокого исследования LLM

Режим глубокого исследования в LLM — это не просто расширенный чат-бот, способный давать быстрые ответы. Это сложный инструмент, который имитирует работу аналитика-исследователя, самостоятельно формулируя подвопросы, ища информацию в обширных источниках данных, оценивая их достоверность и синтезируя результаты в структурированные, цитируемые отчеты. Чтобы максимально использовать его потенциал, предлагается следующий трехэтапный подход:

Шаг 1: Сбор исходной информации через опросник или дерево опроса

Суть шага: На этом начальном этапе цель состоит в том, чтобы собрать максимально полную и точную информацию о потребностях пользователя, прежде чем модель начнет формулировать запрос. Вместо того чтобы пользователь сразу пытался составить сложный промпт, модель предоставляет ему структурированный опросник или интерактивное «дерево опроса». Пользователь отвечает на эти вопросы, а модель фиксирует все ответы.

Почему это важно:

• Предотвращение двусмысленности: Неоднозначность в инструкциях является основным препятствием для эффективного извлечения информации.1 Структурированный опросник помогает избежать расплывчатых запросов, гарантируя, что модель получит достаточный контекст для полного понимания запроса пользователя.
• Сбор полного контекста: Для получения точных и релевантных ответов крайне важно предоставить модели как можно больше контекста и деталей. Опросник позволяет собрать информацию о:

• Контексте и цели пользователя: Общая область интересов, цель исследования (например, написание отчета, подготовка презентации, принятие бизнес-решения), уже имеющиеся знания и потенциальные пробелы в существующих исследованиях, а также желаемая применимость результатов (теоретические, стратегические, практические).3
• Основном исследовательском вопросе и гипотезе: Четкая и точная формулировка основного вопроса, ожидаемые результаты и возможные альтернативные точки зрения.3
• Спецификациях и параметрах: Временные рамки (например, «последние 5 лет»), географические ограничения (например, «глобальный» или «конкретные страны»), отрасль, ключевые термины и их определения, предпочтительная методология исследования (например, сравнительный анализ, качественное исследование), требования к качеству данных (например, метаанализы, тематические исследования), границы и исключения (что не должно быть включено), а также этические соображения.

• Эффективное управление ИИ: Это сродни управлению «цифровым стажером»; чем точнее инструкция, тем точнее и релевантнее результат.4

Как это сделать:

• Модель задает пользователю серию вопросов, которые охватывают все аспекты, перечисленные выше.
• Пользователь предоставляет ответы, которые модель записывает.
• В случае сложных тем, модель может использовать «дерево опроса», чтобы последовательно углубляться в детали, задавая уточняющие вопросы на основе предыдущих ответов пользователя.

Шаг 2: Генерация первой версии промпта и предложение уточнений

Суть шага: После сбора всей необходимой информации через опросник, модель автоматически генерирует первую версию промпта для режима глубокого исследования. Этот промпт затем представляется пользователю с предложением внести правки или уточнения.

Почему это важно:

• Итеративное уточнение: Процесс исследования редко бывает одноэтапным, и взаимодействие с LLM должно быть непрерывным диалогом.1 Этот этап позволяет пользователю увидеть, как ИИ интерпретировал его ввод, и скорректировать формулировку, добавить больше контекста или упростить запрос для достижения лучших результатов.
• Совместная работа: Этот шаг превращает процесс создания промпта в совместную работу, где ИИ помогает пользователю сформулировать наиболее эффективный запрос. Gemini, например, предлагает многоэтапный план исследования, который пользователь может пересмотреть или утвердить перед началом работы. ChatGPT Pro также отображает свой план исследования на боковой панели, позволяя пользователю вмешиваться, пропускать или добавлять шаги.
• Повышение точности: Чем точнее и детальнее промпт, тем выше вероятность получения точного и полезного ответа.

Как это сделать:

• Модель использует ответы из опросника (Шаг 1) для создания структурированного промпта. Этот промпт может включать:

• Четкие глаголы действия (например, «проанализировать», «объяснить», «обобщить»).1
• Определение желаемого формата вывода (например, «отчет», «резюме», «таблица», «стиль цитирования APA»).
• Указание на необходимость анализа и синтеза информации, а не простого извлечения.
• Присвоение роли ИИ (например, «Вы — ведущий климатолог» или «Вы — эксперт по финансовому анализу»), чтобы повлиять на тон и фокус ответа.5
• Использование структурных элементов, таких как маркированные списки, заголовки или XML-теги (для Claude), чтобы помочь модели лучше обрабатывать сложные инструкции и данные.

• Модель представляет этот черновик промпта пользователю.
• Пользователь просматривает промпт и предоставляет обратную связь (например, «Сделай это короче», «Добавь больше деталей о…», «Измени тон на более формальный»).
• Модель корректирует промпт на основе этой обратной связи. Этот процесс повторяется до тех пор, пока пользователь не будет удовлетворен формулировкой промпта.

Шаг 3: Запуск пилотного исследования с жесткими ограничениями

Суть шага: После того как промпт окончательно сформулирован и уточнен, модель предлагает пользователю запустить «пилотное исследование». Это миниатюрная версия полноценного глубокого исследования, которая выполняется с жесткими ограничениями по масштабу (например, не более 5% от объема полноценного исследования).

Почему это важно:

• Проверка концепции: Пилотное исследование позволяет быстро проверить, насколько хорошо модель понимает запрос, соответствует ли она желаемому формату вывода и насколько релевантны источники, которые она находит, прежде чем тратить значительные ресурсы на полномасштабное исследование.6
• Экономия ресурсов: Глубокое исследование может быть ресурсоемким (время, вычислительная мощность, стоимость подписки).7 Запуск пилотной версии позволяет избежать запуска дорогостоящего и длительного полномасштабного исследования с неоптимальной подсказкой.
• Быстрая обратная связь: Пользователь получает быстрый предварительный результат, который может подтвердить правильность направления или выявить необходимость дальнейших корректировок промпта.
• Управление ожиданиями: Это помогает пользователю понять, чего ожидать от полноценного исследования, и настроить свои ожидания относительно глубины и объема результатов.

Как это сделать:

• Модель предлагает пользователю запустить пилотное исследование.
• При запуске пилотного исследования модель автоматически применяет к промпту жесткие ограничения, которые могут включать:

• Ограничение по количеству источников: Например, «проанализируй не более 3-5 основных источников». Grok, например, может быстро генерировать отчеты с ограниченным количеством источников, что делает его подходящим для таких «пилотных» запусков. Claude может быть проинструктирован на проверку источников.8
• Ограничение по глубине анализа: Например, «предоставь краткий обзор ключевых тенденций, без глубокого погружения в методологии». Gemini, например, может быть быстрее в широком сканировании, но менее глубоким, что может быть полезно для пилотного исследования.7
• Временные рамки: Например, «рассмотри только данные за последний месяц» или «источники, опубликованные с 2024 года».
• Географические или отраслевые ограничения: Например, «ограничься только рынком США» или «фокусируйся только на секторе возобновляемой энергетики».
• Ограничение длины вывода: Например, «обобщи в не более чем 200 словах».

• Модель выполняет пилотное исследование и предоставляет краткий отчет, соответствующий заданным ограничениям.
• Пользователь анализирует результаты пилотного исследования. Если они удовлетворительны, можно перейти к полноценному запуску, сняв ограничения. Если нет, можно вернуться к Шагу 2 для дальнейшего уточнения промпта.

Этот протокол обеспечивает контролируемый, эффективный итеративный процесс, который позволяет пользователям максимально использовать возможности режимов глубокого исследования LLM, минимизируя при этом риски и неэффективное использование ресурсов.

1. Введение: Необходимость структурированного формирования промптов для DeepResearch

В условиях стремительного развития искусственного интеллекта, инструменты DeepResearch представляют собой значительный шаг вперед, выходя за рамки традиционных больших языковых моделей (БЯМ), которые обычно отвечают на вопросы на основе предварительно обученных знаний. Эти передовые системы, такие как ChatGPT Deep Research, Gemini Deep Research и Grok DeepSearch, способны проводить многоэтапные, автономные исследования.1 Они систематически планируют поисковые запросы, просматривают веб-страницы, оценивают достоверность источников, синтезируют полученные данные и генерируют подробные отчеты с цитатами, значительно сокращая рабочую нагрузку пользователя за счет автоматизации сбора, чтения и обобщения информации.2

Различные инструменты DeepResearch обладают уникальными сильными сторонами. Например, ChatGPT Pro Deep Research отличается тщательностью, точностью фактов, достигаемой за счет последовательного анализа, и широкой интеграцией инструментов, включая анализ локальных файлов.2 Gemini Deep Research, в свою очередь, выделяется скоростью, обширным сканированием веб-страниц и бесшовной интеграцией с продуктами Google.2 Grok DeepSearch использует данные в реальном времени из интернета и платформы X (ранее Twitter), предлагая прозрачную трассировку процесса анализа.5 Хотя Claude не имеет отдельного режима «DeepResearch» в том же смысле, он превосходно справляется с обработкой больших объемов текста, структурированным написанием и интерактивным анализом данных, что делает его весьма подходящим для синтеза исследовательских работ.7

Фундаментальное понимание этих систем заключается в том, что их агентная природа требует детального контроля. Модели DeepResearch описываются как «агентные инструменты», которые «имитируют методологию человеческого исследователя».2 Это означает, что они не просто отвечают на вопросы; они планируют и выполняют исследовательские шаги, такие как декомпозиция запросов, агентный просмотр, анализ, синтез и итеративное уточнение.3 Чтобы эффективно управлять такими автономными агентами, крайне важна высокая степень специфичности и структурированности промпта. Расплывчатый промпт может привести к неконтролируемому, потенциально нерелевантному или неэффективному «агентному просмотру». Пользователю необходимо определить «план исследования» для искусственного интеллекта, а не просто конечную цель. Таким образом, дерево диалога должно не только получать информацию о том,

что исследовать, но и о том, как ИИ должен подходить к исследованию, включая предпочтительные методологии, требования к качеству данных и даже способы обработки противоречий.

Качество вывода БЯМ напрямую зависит от ясности и детализации промпта.10 Для DeepResearch это означает переход от общих вопросов к предоставлению обширного контекста, конкретных целей и желаемых форматов вывода.13 Хорошо структурированный промпт гарантирует, что ИИ понимает цели, извлекает релевантные данные и представляет результаты осмысленным образом.13 Это процесс, который можно назвать «мета-исследовательской» компетенцией. Промпт-инжиниринг — это процесс проектирования и оптимизации входных промптов для эффективного управления ответами языковой модели.11 Для DeepResearch это умение приобретает особое значение. Пользователь не просто задает вопрос; он

программирует исследовательского агента. Это требует от человека мыслить как исследователь до того, как ИИ начнет свою работу, предвидя потенциальные ловушки (например, галлюцинации, предвзятость) и явно встраивая защитные механизмы в промпт.17 Успех DeepResearch в конечном итоге зависит от качества этого первоначального «дизайна исследования», заложенного в промпте. Следовательно, дерево диалога должно направлять пользователя через структурированный мыслительный процесс, который отражает академический дизайн исследования, обеспечивая учет и четкое определение всех критических элементов для ИИ.

В данном отчете предлагается подход к промпт-инжинирингу, основанный на диалоге, при котором интерактивная система ведет пользователя через ряд структурированных вопросов для получения всей необходимой информации для промпта DeepResearch. Этот подход использует итеративное уточнение, позволяя пользователям корректировать промпты на основе первоначальных результатов и задавать уточняющие вопросы.10 Итеративный характер промпт-инжиниринга 10 предполагает, что единый, монолитный ввод промпта неоптимален, особенно для сложных задач DeepResearch. Вместо этого дерево диалога, разбивая сложные задачи на более мелкие, управляемые части 21, обеспечивает постепенное уточнение. Это имитирует процесс, при котором эксперт-человек направляет клиента, переходя от общих набросков к точным деталям. Сам диалог выступает в качестве «мыслительного процесса» для пользователя, помогая ему более четко формулировать свои потребности, что напрямую приводит к улучшению промпта. Таким образом, структура диалога должна не просто собирать данные, но активно способствовать мыслительному процессу пользователя, потенциально предлагая варианты или задавая уточняющие вопросы на основе предыдущих вводов, подобно эксперту по мозговому штурму.24

2. Основные компоненты эффективного промпта для DeepResearch

Для создания надежного промпта DeepResearch необходимы определенные элементы, которые служат основой для дерева диалога. Шаблон RESEARCH REPORT REQUEST 26 обеспечивает стандартизированную структуру для промптов DeepResearch. Эта стандартизация имеет решающее значение, поскольку DeepResearch включает многоэтапные процессы и часто сравнения между источниками.2 Без согласованной структуры ввода становится трудно сравнивать результаты или повторно использовать промпты для аналогичных задач. Шаблон действует как «схема» для исследовательской задачи, гарантируя, что все критические переменные определены. Это позволяет ИИ выполнять более строгий анализ (например, сравнительный анализ, причинно-следственные связи, анализ тенденций 26) и облегчает «перекрестную валидацию моделей» 14, если пользователь решает выполнить тот же исследовательский запрос на разных платформах DeepResearch (например, ChatGPT, Gemini, Grok).

В Таблице 1 представлен обзор основных компонентов промпта DeepResearch и их соответствие фазам и подразделам предлагаемого дерева диалога. Эта таблица служит быстрым справочником, демонстрируя, как система обеспечивает всесторонний сбор данных для стандартизированного и высококачественного промпта DeepResearch.

Таблица 1: Сопоставление компонентов промпта DeepResearch

3. Дерево диалога для сбора информации для промпта DeepResearch

Этот раздел представляет подробный, пошаговый сценарий диалога, структурированный для получения всей необходимой информации для промпта DeepResearch.

3.1. Фаза 1: Установление контекста исследования

Эта фаза сосредоточена на понимании основных потребностей и целей пользователя, подготавливая почву для детального исследовательского запроса.

Начальный запрос: Область интересов и основная цель

Для начала, пожалуйста, опишите вашу общую область интересов для этого исследования. Например, «влияние социальных сетей на подростков» или «история технологий возобновляемой энергии». Какова ваша основная цель проведения этого исследования? Вы хотите написать отчет, подготовить презентацию, обосновать бизнес-решение или получить более глубокое понимание?.10

Этот первоначальный широкий запрос имеет решающее значение для определения общего направления и охвата исследования. Он соответствует лучшей практике постановки четких целей и предоставления контекста заранее.10 Система должна понять высокоуровневую цель пользователя, прежде чем углубляться в специфику.

Детализация: Существующие знания, допущения и выявленные пробелы

Благодарю вас. Чтобы обеспечить эффективность DeepResearch и избежать избыточной информации, пожалуйста, сообщите, что вы уже знаете по этой теме. Кратко перечислите любые релевантные фоновые знания или допущения, которыми вы располагаете. Кроме того, исходя из вашего текущего понимания, какие потенциальные пробелы или ограничения, по вашему мнению, существуют в текущих исследованиях или ваших существующих знаниях, которые это исследование должно устранить?.24

Этот шаг напрямую соответствует компонентам «Я уже знаю» и «Потенциальные пробелы в существующих исследованиях» шаблона DeepResearch.26 Получение информации о существующих знаниях помогает ИИ адаптировать свой поиск, в то время как выявление пробелов направляет ИИ на сосредоточение на новых или недостаточно изученных областях, предотвращая поверхностные результаты.24 БЯМ, включая модели DeepResearch, могут «галлюцинировать» или предоставлять неточную информацию.2 Один из способов смягчить это — предоставить четкий, конкретный контекст.10 Запрашивая у пользователя, что он

уже знает и какие пробелы он видит, диалог устанавливает базовую «истину» и направляет фокус ИИ. Это действует как форма «предварительной обработки» или «привязки к пользователю» для ИИ, уменьшая вероятность нерелевантных или сфабрикованных результатов путем ограничения пространства поиска и направления его процесса анализа.31 Недостаточный контекст от пользователя может привести к более высоким показателям галлюцинаций и нерелевантных результатов. Предоставление явных известных фактов и пробелов приводит к более точному и целенаправленному DeepResearch.

Уточнение: Применимость и желаемое использование результатов

Как должны быть применены результаты этого исследования? Должны ли результаты быть преимущественно теоретическими (например, для академического понимания), стратегическими (например, для информирования долгосрочного планирования или конкурентного позиционирования) или практическими (например, для руководства немедленной реализацией или решением проблем)? Пожалуйста, уточните, как вы намереваетесь использовать полученные данные..32

Этот вопрос напрямую соответствует «Применимости результатов».26 Понимание желаемого применения помогает ИИ приоритизировать типы информации и адаптировать глубину и сложность своего анализа.13 Например, для практических применений могут потребоваться тематические исследования, в то время как для теоретических — мета-анализы.26

3.2. Фаза 2: Определение основного исследовательского вопроса и гипотезы

Эта фаза имеет решающее значение для точной формулировки интеллектуального ядра задачи DeepResearch.

Начальный запрос: Точная формулировка основного исследовательского вопроса

Теперь давайте сформулируем ваш основной исследовательский вопрос. Пожалуйста, сформулируйте его максимально четко и точно. Используйте конкретные термины, определите взаимосвязи между понятиями и максимально сузьте область исследования. Например, вместо «Расскажите мне об изменении климата» рассмотрите «Проанализируйте влияние повышения уровня моря на прибрежные сообщества в ближайшие 50 лет, сосредоточившись на экономических и социальных потрясениях, включая конкретные примеры затронутых регионов»..12

Это наиболее важная часть промпта, требующая максимальной ясности и специфичности.11 Способность ИИ декомпозировать запрос на подвопросы 2 значительно улучшается при наличии четко определенного основного вопроса.

Детализация: Ожидаемые результаты, ключевые допущения и предубеждения

Что вы ожидаете найти или каковы ваши ожидаемые результаты этого исследования? Каковы ключевые допущения или предубеждения, лежащие в основе этого исследования? Четкое формулирование этих аспектов помогает ИИ понять ваши первоначальные предпочтения и потенциальные предубеждения, что позволяет ему предоставлять более сбалансированные или целенаправленные результаты..26

Это соответствует «Гипотезе или ожидаемым результатам».26 Предоставление гипотезы помогает ИИ сосредоточиться на доказательствах, которые могут ее подтвердить или опровергнуть.25 Продвинутые БЯМ, такие как Grok 3 (Think), могут участвовать в «пошаговом рассуждении» и «думать от нескольких секунд до нескольких минут, исправляя ошибки, исследуя альтернативы».35 Запрашивая ожидаемые результаты и допущения, диалог по существу предоставляет ИИ отправную точку для его «последовательного анализа».31 Это также позволяет пользователю явно выявить свои собственные предубеждения или предубеждения. ИИ, будучи обученным выявлять и смягчать предвзятость 18, может затем потенциально оспаривать эти допущения или представлять контрдоказательства, способствуя более объективному результату исследования.37 Невысказанные допущения пользователя могут привести к предвзятым или подтверждающим результатам ИИ. Явное указание допущений позволяет ИИ рассматривать альтернативные точки зрения и снижать предвзятость.

Уточнение: Рассмотрение контрфактов и альтернативных точек зрения

Существуют ли сильные контраргументы, альтернативные теории или конкурирующие точки зрения, связанные с вашим исследовательским вопросом, которые DeepResearch должен специально рассмотреть? Пожалуйста, опишите их..24

Это напрямую относится к «Контрфактам и альтернативным точкам зрения».26 Явный запрос на рассмотрение противоположных точек зрения обеспечивает сбалансированный и надежный исследовательский отчет, что крайне важно для академических и профессиональных стандартов.24

3.3. Фаза 3: Определение параметров и ограничений исследования

Эта фаза определяет границы и конкретные характеристики желаемого исследования.

Начальный запрос: Временной и географический охват

На каком конкретном временном периоде должно сосредоточиться исследование (например, «Последние 5 лет», «2000–2010», «С момента изобретения X» или «Н/П»)? Существуют ли какие-либо конкретные географические местоположения (например, «Соединенные Штаты», «Глобально», «Конкретные страны/регионы» или «Н/П»), которым исследование должно отдавать приоритет или исключать?.26

Эти параметры являются фундаментальными для сужения пространства поиска и обеспечения релевантности.26 Инструменты DeepResearch могут получать доступ к актуальным данным и недавним публикациям 23, что делает временную специфичность очень эффективной.

Детализация: Релевантность отрасли/сектора и определение ключевых терминов

Применимо ли это исследование к конкретной отрасли или сектору (например, «Технологии», «Здравоохранение», «Образование» или «Н/П»)? Пожалуйста, уточните. Кроме того, для любых неоднозначных или специализированных терминов, имеющих решающее значение для вашего исследования, пожалуйста, предоставьте четкие определения (например, «[Термин 1: Определение][Термин 2: Определение]»)..26

Фокус на отрасли/секторе дополнительно уточняет поиск, в то время как определение ключевых терминов предотвращает неверную интерпретацию и гарантирует, что понимание ИИ соответствует намерению пользователя, что крайне важно для точности.11

Уточнение: Взаимосвязи для изучения и предпочтительные методологии исследования

Какие конкретные взаимосвязи между понятиями должно исследовать исследование (например, «Влияние X на Y», «Корреляция между A и B», «Различия между C и D» или «Н/П»)? Есть ли у вас предпочтения относительно методологии исследования (например, «Сравнительный анализ», «Причинно-следственный вывод», «Анализ тенденций», «Качественное исследование», «Количественное исследование», «Смешанные методы»)?.24

Это направляет аналитический подход ИИ.26 Указание взаимосвязей помогает ИИ сосредоточить свой синтез, в то время как предпочтение методологии влияет на типы источников и аналитические методы, которые он использует.2

Расширенное получение: Требования к качеству данных, явные границы/исключения, противоречия и этические соображения

Что касается качества данных, следует ли отдавать приоритет конкретным типам источников, таким как мета-анализы, рандомизированные контролируемые исследования (РКИ) или реальные тематические исследования? Существуют ли какие-либо конкретные границы или исключения (например, «Исключить источники до 2000 года», «Не использовать самоотчетные опросы без проверки»)? Существуют ли серьезные экспертные дебаты, юридические споры или неразрешенные противоречия по этой теме, которые следует выделить? Наконец, есть ли какие-либо этические проблемы, вопросы конфиденциальности или культурно чувствительные факторы, которые должны быть рассмотрены или которых следует избегать в этом исследовании?.17

Этот всеобъемлющий набор вопросов обеспечивает академическую строгость и ответственное использование ИИ. Требования к качеству данных напрямую влияют на выбор источников и оценку надежности.26 Явные исключения предотвращают использование нерелевантных или низкокачественных данных. Рассмотрение противоречий обеспечивает сбалансированный взгляд.26 Этические соображения имеют первостепенное значение для академической добросовестности и предотвращения вредоносных результатов.17 БЯМ могут генерировать предвзятый или неточный контент.2 Явно запрашивая требования к качеству данных, границы, противоречия и этические соображения, система диалога активно создает «защитные механизмы» 41 в промпте DeepResearch. Это выходит за рамки простого «проверки информации» после генерации 10 к

предотвращению нежелательных результатов с самого начала. Акцент Grok на «строгом соблюдении доказательств» и «оспаривании допущений» 34, а также фокус Gemini на «фактической точности и академической добросовестности» 38 подчеркивают важность этих явных инструкций. Это также повышает доверие пользователя, демонстрируя приверженность системы ответственному ИИ. Отсутствие явных этических/качественных ограничений увеличивает риск предвзятых, неточных или этически проблематичных результатов ИИ. Активное получение этих ограничений приводит к более надежным, достоверным и академически обоснованным результатам DeepResearch.

3.4. Фаза 4: Формулирование желаемого формата вывода

Эта заключительная фаза сосредоточена на том, как пользователь хочет, чтобы результаты DeepResearch были представлены.

Начальный запрос: Общая структура отчета и предпочтительная длина

Как вы хотите, чтобы был структурирован общий исследовательский отчет? Пожалуйста, укажите основные разделы и их приблизительное количество слов, если известно (например, «Резюме (200 слов), Введение (300 слов), Разделы ключевого анализа (1000 слов), Выводы и последствия (400 слов), Заключение (200 слов)»). Какова желаемая общая длина отчета (например, «приблизительно [количество слов] слов» или «10-страничный документ»)?.12

Определение формата вывода имеет решающее значение для того, чтобы ИИ генерировал пригодный для использования и хорошо организованный отчет.12 Модели DeepResearch разработаны для создания структурированных выводов.2

Детализация: Конкретные элементы содержания

Помимо основных разделов, требуются ли какие-либо конкретные элементы содержания в отчете? Например, должен ли он включать таблицы, диаграммы, инфографику, подробные тематические исследования, прямые цитаты или конкретный тип анализа (например, SWOT-анализ, профили конкурентов, отчеты о тенденциях)? Пожалуйста, перечислите их..26

Это позволяет осуществлять детальный контроль над содержанием отчета, гарантируя, что он соответствует конкретным аналитическим или презентационным потребностям.26 Grok, например, может создавать интерактивные визуализации.23

Уточнение: Требуемый стиль цитирования и стандарты надежности источников

Какой формат цитирования должен использоваться для всех ссылок (например, «APA», «MLA», «Chicago», «NIH guidelines»)? Существуют ли какие-либо конкретные стандарты надежности источников (например, «не менее [X] источников из авторитетных исследований», «фокус на источниках, опубликованных в течение [временного диапазона]»), которых должен придерживаться ИИ?.17

Правильное цитирование имеет решающее значение для академической добросовестности.17 Модели DeepResearch разработаны для предоставления цитат.2 Указание стандартов надежности еще больше повышает достоверность генерируемого отчета. В различных источниках неоднократно подчеркивается важность проверки источников.17 Модели DeepResearch предназначены для предоставления цитат и даже трассировок процесса анализа.2 Однако конечная ответственность за точность лежит на человеке.17 Явно запрашивая стиль цитирования и стандарты надежности источников, система диалога перекладывает бремя

определения «достоверности» на пользователя, позволяя ИИ выполнять работу в соответствии с этим определением. Это гарантирует, что сгенерированный отчет не просто цитируется, а цитируется в соответствии с конкретными академическими или профессиональными стандартами пользователя, что делает его по-настоящему проверяемым и академически обоснованным. Неявные или расплывчатые требования к источникам могут привести к отчетам с непроверяемыми или неподходящими источниками. Явное определение стиля цитирования и надежности источников гарантирует, что отчет соответствует стандартам академической добросовестности и легко проверяется.

4. Лучшие практики диалога между человеком и ИИ в промпт-инжиниринге

Этот раздел синтезирует общие лучшие практики промпт-инжиниринга, адаптированные для контекста интерактивного диалога.

Стратегии обеспечения ясности, специфичности и краткости в ответах пользователя

Для обеспечения оптимальных результатов, диалог должен поощрять пользователей к предоставлению информации, которая является ясной, конкретной и краткой. Это достигается несколькими способами. Во-первых, следует поощрять использование естественного языка и разговорного тона, как если бы пользователь общался с экспертом-человеком.21 Такой подход делает взаимодействие интуитивно понятным и менее похожим на программирование. Во-вторых, при запросе конкретных типов информации или форматов, система должна предлагать примеры в рамках диалога, чтобы направлять ответ пользователя.12 Это особенно эффективно для сложных задач.7 В-третьих, необходимо направлять пользователя на использование четких глаголов действия (например, «анализировать», «объяснять», «обобщать», «перечислять») при описании желаемых задач.12 Наконец, система должна побуждать пользователя к определению явных ограничений (например, длина, объем, исключения) для сужения фокуса ИИ и предотвращения расплывчатых результатов.12

Некоторые источники указывают, что БЯМ могут помогать в написании более качественных промптов 20 или что «улучшатель промптов» может оптимизировать ввод.41 Это означает, что система диалога, применяя лучшие практики, такие как предоставление примеров и запрос конкретных ограничений, по существу действует как «тренер по написанию промптов» для пользователя. Она не просто собирает информацию; она

учит пользователя формулировать свои потребности таким образом, чтобы БЯМ понимали их наилучшим образом, что приводит к улучшению будущих взаимодействий даже за пределами этой конкретной системы. Такой подход способствует обучению пользователей промпт-инжинирингу, способствуя более эффективному сотрудничеству между человеком и ИИ в долгосрочной перспективе.

Использование итерации и уточняющих вопросов для всестороннего сбора данных

Процесс сбора информации для сложного исследования редко бывает линейным; это часто двусторонний процесс, в котором эксперты задают уточняющие вопросы и уточняют объем. Система диалога должна быть спроектирована как итеративная, позволяя уточнять первоначальные вводы на основе уточняющих вопросов системы или предварительного понимания.10 Необходимо предусмотреть логику для стратегических уточняющих вопросов, чтобы глубже изучить конкретные аспекты или прояснить двусмысленности, имитируя исследовательский диалог человека.10 Кроме того, система должна обеспечивать поддержание контекста диалога на протяжении всех этапов, позволяя ИИ опираться на ранее предоставленную пользователем информацию.21 Для новых, несвязанных тем, следует направлять пользователя к «сбросу» контекста, чтобы избежать путаницы.23

Итеративный и уточняющий характер дерева диалога 10 напрямую имитирует этот процесс человеческой консультации. Такой «разговорный» подход 21 более эффективен, чем единая, большая форма, потому что он позволяет динамически адаптироваться к ответам пользователя и к присущей исследовательским вопросам сложности. Он также помогает эффективно управлять «окном контекста» БЯМ, разбивая большие вводы на управляемые части.21 Монолитные промпты могут привести к потере контекста или поверхностному пониманию со стороны БЯМ. Итеративный, контекстно-ориентированный диалог обеспечивает всестороннее и нюансированное получение информации.

Методы управления контекстом и снижения двусмысленности

Дерево диалога — это не просто опросник; это сложный уровень предварительной обработки для конечного промпта DeepResearch. Для этого важно поощрять пользователей предоставлять информацию в структурированных форматах, таких как маркированные списки, нумерованные списки или даже простые таблицы в своих ответах, поскольку это способствует пониманию и согласованности БЯМ.12 Хотя в основном это относится к прямому промпт-инжинирингу, концепция использования XML-тегов для структурирования сложных многодокументных вводов 7 может определять, как

система диалога внутренне структурирует собранную информацию перед генерацией окончательного промпта DeepResearch. Система диалога должна неявно (или явно, если это необходимо для сложных сценариев) назначать ИИ роль «эксперта-помощника по исследованиям» или «инженера промптов», чтобы направлять его ответы во время диалога.24

Путем направления пользователя к предоставлению структурированных, четких и конкретных входных данных, а также путем управления контекстом на протяжении всего диалога, система диалога эффективно «очищает» и «организует» необработанное намерение пользователя в формат, готовый для ИИ. Это соответствует шагам предварительной обработки данных, выявленным для эффективного анализа ИИ.39 Структурированный вывод диалога (собранная информация) напрямую используется для построения окончательного, оптимизированного промпта DeepResearch, обеспечивая максимальную эффективность и снижая «когнитивную нагрузку» ИИ, когда он начинает фактическое исследование. Неструктурированный ввод пользователя может привести к неоднозначным или неполным промптам DeepResearch. Структурированное дерево диалога преобразует необработанный ввод в высокооптимизированный промпт.

5. Заключение: Обеспечение передовых исследований ИИ посредством точного получения информации

Представленный подход к промпт-инжинирингу, основанный на диалоговом дереве, обеспечивает всесторонний, четкий и точный сбор информации, необходимой для создания высококачественных промптов для DeepResearch. Такой методический подход позволяет смягчить общие ограничения БЯМ, такие как склонность к «галлюцинациям» и предвзятость, а также значительно повысить применимость и надежность результатов исследования.

В будущем этот структурированный подход к промпт-инжинирингу будет способствовать более сложным и этичным исследованиям, управляемым ИИ, предоставляя пользователям возможность эффективно использовать передовые возможности DeepResearch. Он знаменует собой переход от простых запросов и ответов к совместному, управляемому дизайну исследования, где человеческий эксперт и ИИ работают в тандеме.

Процесс промпт-инжиниринга по своей природе итеративен, и сама система диалога может быть непрерывно улучшена на основе обратной связи с пользователями и развития возможностей ИИ. Это гарантирует, что инструмент остается актуальным и эффективным в постоянно меняющемся ландшафте технологий искусственного интеллекта.

Таблица 2: Сравнительный обзор возможностей DeepResearch AI

Эта таблица предоставляет ценный сравнительный анализ различных инструментов DeepResearch, упомянутых в источниках. Хотя основная задача состоит в создании промпта для одной модели DeepResearch, понимание нюансов и сильных/слабых сторон различных платформ имеет решающее значение для пользователя с техническим образованием. Эта таблица обеспечивает целостное представление, позволяя пользователю выбрать наиболее подходящую платформу DeepResearch для своих конкретных потребностей после генерации промпта или адаптировать промпт с учетом специфических для платформы соображений (например, если используется Grok, зная, что его доступ к данным X в реальном времени является сильной стороной). Это также косвенно подтверждает идею о том, что даже с идеальным промптом, возможности базовой БЯМ будут влиять на конечный результат исследования.

Источники

1. deliverables.ai, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://deliverables.ai/blog/what-is-deep-research-ai#:~:text=Deep%20Research%20AI%20Goes%20Beyond,based%20on%20pre%2Dtrained%20knowledge.
2. What Is Deep Research AI? — Deliverables AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://deliverables.ai/blog/what-is-deep-research-ai
3. How to Use ChatGPT Deep Research: A Step-by-Step Guide, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.gptbots.ai/blog/chatgpt-deep-research
4. How to use Google’s Deep Research, an AI researching tool, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://blog.google/products/gemini/tips-how-to-use-deep-research/
5. A Complete Guide to Grok AI (xAI) — Learn Prompting, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://learnprompting.org/blog/guide-grok
6. Understanding Grok: A Comprehensive Guide to Grok Websearch …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.tryprofound.com/blog/understanding-grok-a-comprehensive-guide-to-grok-websearch-grok-deepsearch
7. Using Anthropic: Best Practices, Parameters, and Large Context …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.prompthub.us/blog/using-anthropic-best-practices-parameters-and-large-context-windows
8. How to Use Claude AI Full Guide (2024) — Jamie AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.meetjamie.ai/blog/how-to-use-claude
9. Why I moved half my AI workflow to Claude — Charafeddine, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.cohorte.co/letters/why-i-moved-half-of-my-ai-workflow-to-claude
10. 10 Tips for Using ChatGPT For Research Effectively — Otio Blog, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://otio.ai/blog/using-chatgpt-for-research
11. Prompt engineering best practices for ChatGPT | OpenAI Help Center, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://help.openai.com/en/articles/10032626-prompt-engineering-best-practices-for-chatgpt
12. Getting Started with ChatGPT: Setup and Basic Prompts, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://learnprompting.org/docs/basics/chatgpt_basics_prompt
13. How to Write a Deep Research Prompt for Gemini 1.5: Best …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://7minute.ai/deep-research-prompt-for-gemini/
14. Guidelines for Effective Deep Research Prompts : r/PromptEngineering — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1krx0jz/guidelines_for_effective_deep_research_prompts/
15. Ensuring Consistent LLM Outputs Using Structured Prompts — Ubiai, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://ubiai.tools/ensuring-consistent-llm-outputs-using-structured-prompts-2/
16. Writing AI Prompts: 7 Key Elements — RebelMouse, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.rebelmouse.com/ai-writing-prompts
17. AI in Academic Writing: Ethical Considerations and Best Practices | Oxford Protein Informatics Group, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.blopig.com/blog/2025/03/ai-in-academic-writing-ethical-considerations-and-best-practices/
18. Prompt Engineering of LLM Prompt Engineering : r/PromptEngineering — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1hv1ni9/prompt_engineering_of_llm_prompt_engineering/
19. How to Optimize Prompting for Large Language Models in Clinical Research — PMC, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11444847/
20. Design Smarter Prompts and Boost Your LLM Output: Real Tricks from an AI Engineer’s Toolbox | Towards Data Science, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://towardsdatascience.com/boost-your-llm-outputdesign-smarter-prompts-real-tricks-from-an-ai-engineers-toolbox/
21. Tips to write prompts for Gemini — Google Workspace Learning Center, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://support.google.com/a/users/answer/14200040?hl=en
22. Write better prompts for Gemini for Google Cloud, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://cloud.google.com/gemini/docs/discover/write-prompts
23. Mastering Grok AI: From Basics to Advanced Techniques (2025 Guide), дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://latenode.com/blog/mastering-grok-ai-from-basics-to-advanced-techniques-2025-guide
24. ChatGPT in Academic Writing and Research: Best Tips for Effective …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.yomu.ai/blog/chatgpt-in-academic-writing-and-research-best-tips-for-effective-use
25. 10 Claude Prompts for Academic Writing — Prompt Advance, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://promptadvance.club/claude-prompts/writing/academic-writing
26. ChatGPT Prompt of the Day: The Deep Research GPT : r … — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius/comments/1jbyp7a/chatgpt_prompt_of_the_day_the_deep_research_gpt/
27. How to Use Grok AI: A Comprehensive Guide — THAT Blog, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://blog.thatagency.com/how-to-use-grok-ai
28. How to Craft Prompts — AI-Based Literature Review Tools — Library Guides — LibGuides, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://tamu.libguides.com/c.php?g=1289555&p=9642751
29. ChatGPT Prompt Templates You Can Use for Any Task — Great Learning, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.mygreatlearning.com/blog/mastering-chatgpt-prompt-patterns/
30. Mastering Claude AI: A Comprehensive Guide on How to Use It Like a Pro — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1944yiy/mastering_claude_ai_a_comprehensive_guide_on_how/
31. Advanced Prompt Engineering Techniques — Mercity AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.mercity.ai/blog-post/advanced-prompt-engineering-techniques
32. The Complete Guide to Grok AI: Applications, Technical Analysis, and Implementation for Business Leaders, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://guptadeepak.com/grok-ai/
33. How to use Grok 3 in finance and FP&A, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.financealliance.io/how-to-use-grok-3-in-finance-and-fp-a/
34. Made an amazing system prompt for Grok that boosts its output : r/grok, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/grok/comments/1ivgrgc/made_an_amazing_system_prompt_for_grok_that/
35. Extended thinking tips — Anthropic API, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/extended-thinking-tips
36. Grok 3 Beta — The Age of Reasoning Agents — xAI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://x.ai/news/grok-3
37. Best Practices for Large Language Models: Home — CMU LibGuides, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://guides.library.cmu.edu/LLM_best_practices
38. Google Gemini — A Guide to Artificial Intelligence — LibraryGuides at …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://culibraries.creighton.edu/c.php?g=1334271&p=10202739
39. AI Data Collection: Key Concepts & Best Practices — Nexla, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://nexla.com/ai-readiness/ai-data-collection/
40. Let’s build Claude Deep Research! : r/ClaudeAI — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1j24sf4/lets_build_claude_deep_research/
41. Prompt engineering overview — Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
42. Fifteen Examples of how to use Deep Research in ChatGPT (With prompts), дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://daily.promptperfect.xyz/p/fifteen-examples-of-how-to-use-deep-research-in-chatgpt-with-prompts
43. Long context prompting tips — Anthropic API, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/long-context-tips
44. Pretty good results with this prompt re-writter Project in Claude Desktop : r/ClaudeAI — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1ktwee0/pretty_good_results_with_this_prompt_rewritter/
45. Top Grok Use Cases: How to Leverage Pattern Matching in Your Projects | Graph AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.graphapp.ai/blog/top-grok-use-cases-how-to-leverage-pattern-matching-in-your-projects
46. Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance | Chroma Research, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://research.trychroma.com/context-rot
47. Claude Code: Best practices for agentic coding — Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices
48. Latest Advances in LLM Reasoning : 4 Papers on Evaluation, Reflection, Hallucination and GRM | by Joyce Birkins | Medium, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://medium.com/@joycebirkins/latest-advances-in-llm-reasoning-4-papers-on-evaluation-reflection-hallucination-and-grm-8d3a13e01045
49. Tracing the thoughts of a large language model — Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model
50. Claude Code Tutorial: How to Generate, Debug and Document Code with AI | Codecademy, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.codecademy.com/article/claude-code-tutorial-how-to-generate-debug-and-document-code-with-ai
51. Claude is a good critic — here’s possible proof : r/ClaudeAI — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1cmc1z8/claude_is_a_good_critic_heres_possible_proof/
52. Claude AI and Literature Reviews: An Experiment in Utility and Ethical Use — KnightScholar, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://knightscholar.geneseo.edu/library-research/22/
53. Guide: Setting Up Deep Research Capabilities with Claude Desktop : r/ClaudeAI — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1ijg50g/guide_setting_up_deep_research_capabilities_with/

Каждый пункт представляет собой отдельный вопрос в форме.

Начальный выбор типа исследования (обязательный первый вопрос)

1. Вопрос: Каков тип исследования, которое вы хотите провести?

• Тип поля: Радиокнопки (один выбор)
• Обязательное поле: Да
• Варианты ответов:

• Потребительское исследование
• Маркетинговое исследование
• Стартап-исследование
• Научное исследование
• Журналистское расследование
• Бизнес-аналитическое исследование
• Социальное исследование

• Ветвление: В зависимости от выбранного типа, форма переходит к соответствующей секции вопросов.

Секция: Потребительское исследование

(Появляется, если в Вопросе 1 выбран «Потребительское исследование»)

Фаза 1: Установление контекста исследования

1.1. Вопрос: Какова основная цель вашего потребительского исследования?

* Тип поля: Радиокнопки (один выбор)

* Обязательное поле: Да

* Варианты ответов:

* Сравнение популярных моделей продукта (например, смартфонов, пылесосов)

* Поиск лучшего продукта в категории (например, пылесоса, кроссовок)

* Подбор оптимальной модели для конкретного использования (например, кроссовок для бега)

* Анализ рейтингов и отзывов

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбран «Другое», показать дополнительное текстовое поле (однострочный ввод).

* Следующий вопрос: 1.2

1.2. Вопрос: О каком продукте или категории идет речь?

* Тип поля: Текстовое поле (однострочный ввод)

* Обязательное поле: Да

* Следующий вопрос: 1.3

1.3. Вопрос: Какие критерии наиболее важны для сравнения или выбора продукта? (Выберите все подходящие)

* Тип поля: Множественный выбор

* Обязательное поле: Нет

* Варианты ответов:

* Характеристики (технические спецификации)

* Цена

* Отзывы пользователей

* Рейтинги экспертов

* Эффективность

* Удобство использования

* Бренд

* Технологии

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбрано «Другое», показать дополнительное текстовое поле (однострочный ввод).

* Следующий вопрос: 1.4

Фаза 2: Определение основного исследовательского вопроса и гипотезы

1.4. Вопрос: Что вы ожидаете найти в результате исследования? (Выберите все подходящие варианты)

* Тип поля: Множественный выбор

* Обязательное поле: Нет

* Варианты ответов:

* Сравнительная таблица продуктов

* Список рекомендаций с плюсами и минусами

* Подробный отчет по выбранному продукту

* Обзор рынка продукта

* Подтверждение моих предположений о продукте

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбрано «Другое», показать дополнительное текстовое поле (многострочный ввод).

* Следующий вопрос: (Переход к общим вопросам Фазы 3)

Секция: Маркетинговое исследование

(Появляется, если в Вопросе 1 выбран «Маркетинговое исследование»)

Фаза 1: Установление контекста исследования

2.1. Вопрос: Какова основная цель вашего маркетингового исследования?

* Тип поля: Радиокнопки (один выбор)

* Обязательное поле: Да

* Варианты ответов:

* Анализ конкурентов (стратегии продвижения, сильные/слабые стороны)

* Исследование целевой аудитории (предпочтения, потребности)

* Оценка эффективности рекламной кампании (показатели до/после, конверсия)

* Выявление возможностей для улучшения продукта/услуги

* Оптимизация ценовой стратегии

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбран «Другое», показать дополнительное текстовое поле (однострочный ввод).

* Следующий вопрос: 2.2

2.2. Вопрос: Что является объектом вашего исследования? (Например, конкретный продукт, услуга, бренд, кампания, рынок)

* Тип поля: Текстовое поле (однострочный ввод)

* Обязательное поле: Да

* Следующий вопрос: 2.3

2.3. Вопрос: Какие ключевые аспекты должны быть проанализированы? (Выберите все подходящие)

* Тип поля: Множественный выбор

* Обязательное поле: Нет

* Варианты ответов:

* Стратегии продвижения

* Сильные и слабые стороны конкурентов

* Предпочтения и потребности клиентов

* Показатели конверсии и вовлеченности

* Позиционирование бренда

* Ценовая структура

* Каналы обратной связи с клиентами

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбрано «Другое», показать дополнительное текстовое поле (однострочный ввод).

* Следующий вопрос: 2.4

Фаза 2: Определение основного исследовательского вопроса и гипотезы

2.4. Вопрос: Что вы хотите получить в итоге?

* Тип поля: Радиокнопки (один выбор)

* Обязательное поле: Да

* Варианты ответов:

* Отчет по конкурентному анализу

* Профиль целевой аудитории

* Отчет об эффективности кампании

* Рекомендации по улучшению продукта/стратегии

* Сравнительная таблица

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбран «Другое», показать дополнительное текстовое поле (многострочный ввод).

* Следующий вопрос: (Переход к общим вопросам Фазы 3)

Секция: Стартап-исследование

(Появляется, если в Вопросе 1 выбран «Стартап-исследование»)

Фаза 1: Установление контекста исследования

3.1. Вопрос: Какова основная цель вашего стартап-исследования?

* Тип поля: Радиокнопки (один выбор)

* Обязательное поле: Да

* Варианты ответов:

* Поиск перспективных рыночных ниш

* Сравнение бизнес-моделей

* Анализ конкурирующих решений

* Оценка потенциала монетизации

* Выявление способов выделиться на рынке

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбран «Другое», показать дополнительное текстовое поле (однострочный ввод).

* Следующий вопрос: 3.2

3.2. Вопрос: О какой идее или продукте идет речь?

* Тип поля: Текстовое поле (однострочный ввод)

* Обязательное поле: Да

* Следующий вопрос: 3.3

3.3. Вопрос: Какие ключевые аспекты должны быть проанализированы? (Выберите все подходящие)

* Тип поля: Множественный выбор

* Обязательное поле: Нет

* Варианты ответов:

* Размер рынка и потенциал роста

* Существующие конкуренты и их функционал

* Цены конкурентов

* Отзывы о конкурирующих решениях

* Модели монетизации

* Уникальное ценностное предложение (УТП)

* Потребности рынка

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбрано «Другое», показать дополнительное текстовое поле (однострочный ввод).

* Следующий вопрос: 3.4

Фаза 2: Определение основного исследовательского вопроса и гипотезы

3.4. Вопрос: Что вы хотите получить в итоге?

* Тип поля: Радиокнопки (один выбор)

* Обязательное поле: Да

* Варианты ответов:

* Отчет по анализу ниши

* Сравнительный анализ бизнес-моделей

* Отчет по конкурентному анализу

* Рекомендации по позиционированию

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбран «Другое», показать дополнительное текстовое поле (многострочный ввод).

* Следующий вопрос: (Переход к общим вопросам Фазы 3)

Секция: Научное исследование

(Появляется, если в Вопросе 1 выбран «Научное исследование»)

Фаза 1: Установление контекста исследования

4.1. Вопрос: Какова основная цель вашего научного исследования?

* Тип поля: Радиокнопки (один выбор)

* Обязательное поле: Да

* Варианты ответов:

* Обзор литературы по определенной теме

* Поиск и анализ научных статей для формирования теоретической базы

* Помощь в проверке гипотез (сбор и анализ данных)

* Систематизация полученных данных и выявление закономерностей

* Подготовка публикаций (структура, цитирование)

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбран «Другое», показать дополнительное текстовое поле (однострочный ввод).

* Следующий вопрос: 4.2

4.2. Вопрос: Пожалуйста, кратко опишите тему или гипотезу вашего исследования.

* Тип поля: Текстовое поле (многострочный ввод)

* Обязательное поле: Да

* Следующий вопрос: 4.3

4.3. Вопрос: Какие ключевые аспекты должны быть проанализированы? (Выберите все подходящие)

* Тип поля: Множественный выбор

* Обязательное поле: Нет

* Варианты ответов:

* Основные теории и модели

* Методологии исследований

* Ключевые выводы и результаты

* Пробелы в текущих исследованиях

* Противоречия или дебаты в научном сообществе

* Этические соображения

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбрано «Другое», показать дополнительное текстовое поле (однострочный ввод).

* Следующий вопрос: 4.4

Фаза 2: Определение основного исследовательского вопроса и гипотезы

4.4. Вопрос: Что вы хотите получить в итоге?

* Тип поля: Радиокнопки (один выбор)

* Обязательное поле: Да

* Варианты ответов:

* Аннотированный список литературы

* Сводка ключевых выводов из статей

* Предложения по методологии сбора/анализа данных

* Структура научной статьи/публикации

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбран «Другое», показать дополнительное текстовое поле (многострочный ввод).

* Следующий вопрос: 4.5

Фаза 3: Определение параметров и ограничений исследования (специфические для научного)

4.5. Вопрос: Какие типы источников должны быть приоритетными для научного исследования? (Выберите все подходящие)

* Тип поля: Множественный выбор

* Обязательное поле: Нет

* Варианты ответов:

* Рецензируемые научные статьи

* Мета-анализы

* Рандомизированные контролируемые исследования (РКИ)

* Официальные отчеты (правительственные, международных организаций)

* Книги/монографии

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбрано «Другое», показать дополнительное текстовое поле (многострочный ввод).

* Следующий вопрос: (Переход к общим вопросам Фазы 3)

Секция: Журналистское расследование

(Появляется, если в Вопросе 1 выбран «Журналистское расследование»)

Фаза 1: Установление контекста исследования

5.1. Вопрос: Какова основная цель вашего журналистского расследования?

* Тип поля: Радиокнопки (один выбор)

* Обязательное поле: Да

* Варианты ответов:

* Расследование коррупции/злоупотреблений

* Анализ социальных проблем (причины, последствия)

* Раскрытие корпоративных скандалов

* Проверка фактов/утверждений

* Сбор свидетельств/интервью

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбран «Другое», показать дополнительное текстовое поле (однострочный ввод).

* Следующий вопрос: 5.2

5.2. Вопрос: Пожалуйста, кратко опишите тему или объект расследования (например, «коррупция в [организации]», «проблема [социальная проблема]»).

* Тип поля: Текстовое поле (многострочный ввод)

* Обязательное поле: Да

* Следующий вопрос: 5.3

5.3. Вопрос: Какие ключевые аспекты должны быть проанализированы? (Выберите все подходящие)

* Тип поля: Множественный выбор

* Обязательное поле: Нет

* Варианты ответов:

* Поиск и анализ документов (отчеты, контракты, утечки)

* Сбор свидетельств/показаний

* Выявление причин и последствий

* Сопоставление фактов и выявление несоответствий

* Идентификация ключевых фигур/участников

* Общественное мнение/реакция

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбрано «Другое», показать дополнительное текстовое поле (однострочный ввод).

* Следующий вопрос: 5.4

Фаза 2: Определение основного исследовательского вопроса и гипотезы

5.4. Вопрос: Что вы хотите получить в итоге?

* Тип поля: Радиокнопки (один выбор)

* Обязательное поле: Да

* Варианты ответов:

* Сводка ключевых фактов и доказательств

* Список потенциальных источников/экспертов для интервью

* Хронология событий

* Черновик статьи/отчета

* Анализ общественного резонанса

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбран «Другое», показать дополнительное текстовое поле (многострочный ввод).

* Следующий вопрос: 5.5

Фаза 3: Определение параметров и ограничений исследования (специфические для журналистского)

5.5. Вопрос: Какие типы источников должны быть приоритетными для журналистского расследования? (Выберите все подходящие)

* Тип поля: Множественный выбор

* Обязательное поле: Нет

* Варианты ответов:

* Официальные документы (государственные, корпоративные)

* Судебные решения/протоколы

* Надежные новостные агентства

* Академические исследования (если применимо)

* Социальные сети (для анализа общественного мнения/трендов)

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбрано «Другое», показать дополнительное текстовое поле (многострочный ввод).

* Следующий вопрос: (Переход к общим вопросам Фазы 3)

Секция: Бизнес-аналитическое исследование

(Появляется, если в Вопросе 1 выбран «Бизнес-аналитическое исследование»)

Фаза 1: Установление контекста исследования

6.1. Вопрос: Какова основная цель вашего бизнес-аналитического исследования?

* Тип поля: Радиокнопки (один выбор)

* Обязательное поле: Да

* Варианты ответов:

* Оценка финансовой эффективности компании

* Оптимизация бизнес-процессов

* Исследование рынка (тренды, спрос, предложение)

* Прогнозирование (спрос, продажи, рыночные изменения)

* Анализ рисков

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбран «Другое», показать дополнительное текстовое поле (однострочный ввод).

* Следующий вопрос: 6.2

6.2. Вопрос: О какой компании, продукте или рынке идет речь?

* Тип поля: Текстовое поле (однострочный ввод)

* Обязательное поле: Да

* Следующий вопрос: 6.3

6.3. Вопрос: Какие ключевые аспекты должны быть проанализированы? (Выберите все подходящие)

* Тип поля: Множественный выбор

* Обязательное поле: Нет

* Варианты ответов:

* Прибыльность и рентабельность

* Ключевые финансовые показатели

* Узкие места в процессах

* Текущие рыночные тренды

* Прогнозирование спроса и предложения

* Конкурентная среда

* Потенциальные риски и возможности

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбрано «Другое», показать дополнительное текстовое поле (однострочный ввод).

* Следующий вопрос: 6.4

Фаза 2: Определение основного исследовательского вопроса и гипотезы

6.4. Вопрос: Что вы хотите получить в итоге?

* Тип поля: Радиокнопки (один выбор)

* Обязательное поле: Да

* Варианты ответов:

* Финансовый отчет/анализ

* Рекомендации по оптимизации процессов

* Отчет по исследованию рынка

* Прогнозный отчет

* SWOT-анализ

* Дашборд (описание данных для него)

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбран «Другое», показать дополнительное текстовое поле (многострочный ввод).

* Следующий вопрос: 6.5

Фаза 3: Определение параметров и ограничений исследования (специфические для бизнес-аналитического)

6.5. Вопрос: Какие типы источников должны быть приоритетными для бизнес-аналитического исследования? (Выберите все подходящие)

* Тип поля: Множественный выбор

* Обязательное поле: Нет

* Варианты ответов:

* Финансовые отчеты компаний (годовые, квартальные)

* Отраслевые отчеты и аналитика

* Рыночные исследования от авторитетных агентств

* Новости бизнеса и экономики

* Академические исследования (если применимо)

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбрано «Другое», показать дополнительное текстовое поле (многострочный ввод).

* Следующий вопрос: (Переход к общим вопросам Фазы 3)

Секция: Социальное исследование

(Появляется, если в Вопросе 1 выбран «Социальное исследование»)

Фаза 1: Установление контекста исследования

7.1. Вопрос: Какова основная цель вашего социального исследования?

* Тип поля: Радиокнопки (один выбор)

* Обязательное поле: Да

* Варианты ответов:

* Изучение общественного мнения по актуальной проблеме

* Исследование социальных трендов и изменений в поведении

* Оценка эффективности социальных программ

* Выявление причин и последствий социальных явлений

* Анализ культурных особенностей/влияний

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбран «Другое», показать дополнительное текстовое поле (однострочный ввод).

* Следующий вопрос: 7.2

7.2. Вопрос: Пожалуйста, кратко опишите тему или социальную проблему, которую вы исследуете.

* Тип поля: Текстовое поле (многострочный ввод)

* Обязательное поле: Да

* Следующий вопрос: 7.3

7.3. Вопрос: Какие ключевые аспекты должны быть проанализированы? (Выберите все подходящие)

* Тип поля: Множественный выбор

* Обязательное поле: Нет

* Варианты ответов:

* Взгляды и мнения различных групп населения

* Изменения в поведении людей

* Новые социальные тенденции

* Показатели эффективности программ

* Причины и последствия социальных явлений

* Культурные влияния

* Демографические данные

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбрано «Другое», показать дополнительное текстовое поле (однострочный ввод).

* Следующий вопрос: 7.4

Фаза 2: Определение основного исследовательского вопроса и гипотезы

7.4. Вопрос: Что вы хотите получить в итоге?

* Тип поля: Радиокнопки (один выбор)

* Обязательное поле: Да

* Варианты ответов:

* Отчет об общественном мнении

* Анализ социальных трендов

* Оценка социальной программы

* Сводка причинно-следственных связей

* Обзор культурных особенностей

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбран «Другое», показать дополнительное текстовое поле (многострочный ввод).

* Следующий вопрос: 7.5

Фаза 3: Определение параметров и ограничений исследования (специфические для социального)

7.5. Вопрос: Какие типы источников должны быть приоритетными для социального исследования? (Выберите все подходящие)

* Тип поля: Множественный выбор

* Обязательное поле: Нет

* Варианты ответов:

* Результаты опросов и анкетирований (если доступны публично)

* Социологические исследования

* Демографические данные

* Отчеты НКО и общественных организаций

* Академические статьи по социологии/психологии

* Социальные сети (для анализа настроений)

* Другое (пожалуйста, кратко опишите)

* Ветвление: Если выбрано «Другое», показать дополнительное текстовое поле (многострочный ввод).

* Следующий вопрос: (Переход к общим вопросам Фазы 3)

Общие вопросы (появляются после завершения специфической секции выбранного типа исследования)

Фаза 3 (продолжение): Определение параметров и ограничений исследования

1. Вопрос: На каком временном периоде должно сосредоточиться исследование?

• Тип поля: Радиокнопки (один выбор)
• Обязательное поле: Да
• Варианты ответов:

• Последний 1 год
• Последние 3 года
• Последние 5 лет
• С 2000 года по настоящее время
• Конкретный диапазон дат (показать поля для ввода «От:» и «До:»)
• Не имеет значения

• Ветвление: Если выбран «Конкретный диапазон дат», показать два поля для ввода дат.
• Следующий вопрос: 9

1. Вопрос: Какие географические местоположения должны быть приоритетными или исключены?

• Тип поля: Множественный выбор
• Обязательное поле: Нет
• Варианты ответов:

• Глобально
• Конкретные страны/регионы (показать текстовое поле для ввода списка)
• Исключить конкретные страны/регионы (показать текстовое поле для ввода списка)
• Не имеет значения

• Ветвление: Если выбрано «Конкретные страны/регионы» или «Исключить конкретные страны/регионы», показать дополнительное текстовое поле.
• Следующий вопрос: 10

1. Вопрос: Есть ли какие-либо источники или типы данных, которые следует исключить?

• Тип поля: Множественный выбор
• Обязательное поле: Нет
• Варианты ответов:

• Блоги/непроверенные сайты
• Источники до [указать год] (показать поле для ввода года)
• Самоотчетные опросы без проверки
• Мнения без подтверждающих данных
• Не требуется исключать
• Другое (пожалуйста, кратко опишите)

• Ветвление: Если выбрано «Источники до [указать год]», показать поле для ввода года. Если «Другое», показать текстовое поле.
• Следующий вопрос: 11

1. Вопрос: Должно ли исследование специально выделить серьезные экспертные дебаты, юридические споры или неразрешенные противоречия по этой теме?

• Тип поля: Радиокнопки (один выбор)
• Обязательное поле: Да
• Варианты ответов:

• Да, обязательно
• Нет, не требуется
• Не уверен, ИИ может решить

• Следующий вопрос: 12

1. Вопрос: Есть ли какие-либо этические проблемы, вопросы конфиденциальности или культурно чувствительные факторы, которые должны быть рассмотрены или которых следует избегать в этом исследовании?

• Тип поля: Радиокнопки (один выбор)
• Обязательное поле: Да
• Варианты ответов:

• Да (показать текстовое поле для краткого описания)
• Нет

• Ветвление: Если выбран «Да», показать текстовое поле.
• Следующий вопрос: 13

Фаза 4: Формулирование желаемого формата вывода (общие вопросы)

1. Вопрос: Какова желаемая общая длина отчета?

• Тип поля: Радиокнопки (один выбор)
• Обязательное поле: Да
• Варианты ответов:

• Краткий (до 500 слов)
• Средний (500-1500 слов)
• Подробный (1500-3000 слов)
• Очень подробный (более 3000 слов)
• Указать количество слов/страниц (показать поля для ввода числа и выбора «слов» или «страниц»)

• Ветвление: Если выбран «Указать количество слов/страниц», показать два поля (число, выбор единицы).
• Следующий вопрос: 14

1. Вопрос: Какой формат цитирования должен использоваться для всех ссылок?

• Тип поля: Радиокнопки (один выбор)
• Обязательное поле: Да
• Варианты ответов:

• APA
• MLA
• Chicago
• Гарвардский
• NIH guidelines
• Другой (показать текстовое поле для уточнения)
• Не требуется

• Ветвление: Если выбран «Другой», показать текстовое поле.
• Следующий вопрос: 15

1. Вопрос: Есть ли какие-либо конкретные стандарты надежности источников, которых должен придерживаться ИИ? (Выберите все подходящие варианты)

• Тип поля: Множественный выбор
• Обязательное поле: Нет
• Варианты ответов:

• Не менее [X] источников из авторитетных исследований (показать поле для ввода числа X)
• Фокус на источниках, опубликованных в течение [временного диапазона] (показать поле для ввода диапазона)
• Только рецензируемые источники
• Только первичные источники
• Только вторичные источники
• ИИ должен сам оценивать надежность
• Не имеет значения

• Ветвление: Если выбрано «Не менее [X] источников…», показать поле для ввода числа. Если выбрано «Фокус на источниках…», показать поле для ввода диапазона.
• Следующий вопрос: (Конец формы, отправка данных модели для генерации промпта)

Чтобы получить максимальную пользу от режима глубокого исследования в больших языковых моделях (LLM), промпт должен быть не просто вопросом, а тщательно структурированным заданием, которое направляет ИИ как исследовательского агента. Качество вывода LLM напрямую зависит от ясности и детализации промпта.

Вот основные разделы и элементы, которые должны содержаться в промпте для Deep Research, чтобы обеспечить всестороннее и точное исследование:

Основные разделы промпта для Deep Research

Эффективный промпт для Deep Research часто следует структуре, аналогичной шаблону исследовательского отчета, что помогает ИИ систематически подходить к задаче.1

1. КОНТЕКСТ (Моя предыстория и цель)

Этот раздел задает общую рамку исследования, помогая ИИ понять, кто вы, зачем вам нужна эта информация и как вы планируете ее использовать.

• Мой опыт и цель: Краткое описание вашей общей области интересов (например, «влияние социальных сетей на подростков», «история технологий возобновляемой энергии») и вашей основной цели исследования (например, «написать отчет», «подготовить презентацию», «обосновать бизнес-решение», «получить более глубокое понимание»).3
• Я уже знаю (кратко): Перечислите любые релевантные фоновые знания или допущения, которыми вы располагаете. Это помогает ИИ настроить поиск, избегая избыточности и фокусируясь на новых областях.8
• Потенциальные пробелы в существующих исследованиях: Укажите, какие пробелы или ограничения, по вашему мнению, существуют в текущих исследованиях или ваших существующих знаниях, которые это исследование должно устранить.1
• Применимость результатов: Уточните, как должны быть применены результаты (например, теоретические, стратегические, практические). Это помогает ИИ приоритизировать типы информации и адаптировать глубину анализа.1

2. ОСНОВНОЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ВОПРОС И ГИПОТЕЗА

Это ядро промпта, определяющее, что именно вы хотите исследовать. Вопрос должен быть максимально точным.

• Основной вопрос: Сформулируйте ваш главный исследовательский вопрос максимально четко и точно. Используйте конкретные термины, определите взаимосвязи между понятиями и максимально сузьте область исследования.
• Гипотеза или ожидаемые результаты: Что вы ожидаете найти или каковы ваши ожидаемые результаты этого исследования? Каковы ключевые допущения или предубеждения, лежащие в основе этого исследования? Это помогает ИИ понять ваши первоначальные предпочтения и потенциальные предубеждения, что позволяет ему предоставлять более сбалансированные или целенаправленные результаты.1
• Контрфакты и альтернативные точки зрения: Укажите, существуют ли сильные контраргументы, альтернативные теории или конкурирующие точки зрения, которые DeepResearch должен специально рассмотреть. Это обеспечивает сбалансированный и надежный исследовательский отчет.1

3. СПЕЦИФИКАЦИИ И ПАРАМЕТРЫ

Этот раздел определяет границы и конкретные характеристики желаемого исследования, направляя ИИ в выборе источников и глубине анализа.

• Период времени: Укажите конкретный временной период, на котором должно сосредоточиться исследование (например, «Последние 5 лет», «2000–2010», «С момента изобретения X»).12
• Географическое положение: Укажите конкретные географические местоположения, которым исследование должно отдавать приоритет или исключать (например, «Соединенные Штаты», «Глобально», «Конкретные страны/регионы»).1
• Отрасль/Сектор (если применимо): Уточните, применимо ли это исследование к конкретной отрасли или сектору (например, «Технологии», «Здравоохранение», «Образование»).1
• Ключевые термины и определения: Для любых неоднозначных или специализированных терминов, имеющих решающее значение для вашего исследования, предоставьте четкие определения.1
• Взаимосвязи для изучения: Укажите, какие конкретные взаимосвязи между понятиями должно исследовать исследование (например, «Влияние X на Y», «Корреляция между A и B», «Различия между C и D»).1
• Предпочтение методологии исследования: Есть ли у вас предпочтения относительно методологии исследования (например, «Сравнительный анализ», «Причинно-следственный вывод», «Анализ тенденций», «Качественное исследование», «Количественное исследование», «Смешанные методы»).1
• Требования к качеству и надежности данных: Следует ли отдавать приоритет конкретным типам источников (например, мета-анализы, рандомизированные контролируемые исследования (РКИ), реальные тематические исследования)?.1
• Границы и исключения: Укажите, что не должно быть включено (например, «Исключить источники до 2000 года», «Не использовать самоотчетные опросы без проверки»).1
• Противоречия и разногласия: Существуют ли серьезные экспертные дебаты, юридические споры или неразрешенные противоречия по этой теме, которые следует выделить?.1
• Чувствительность и этические соображения: Есть ли какие-либо этические проблемы, вопросы конфиденциальности или культурно чувствительные факторы, которые должны быть рассмотрены или которых следует избегать в этом исследовании?.16

4. СПЕЦИФИКАЦИИ И ПАРАМЕТРЫ ВЫВОДА

Этот раздел определяет, как вы хотите, чтобы результаты исследования были представлены.

• Общая структура отчета и желаемая длина: Как вы хотите, чтобы был структурирован общий исследовательский отчет (например, основные разделы и их приблизительное количество слов)? Какова желаемая общая длина отчета (например, «приблизительно [количество слов] слов» или «10-страничный документ»)?.
• Конкретные элементы содержания: Требуются ли какие-либо конкретные элементы содержания в отчете (например, таблицы, диаграммы, инфографика, подробные тематические исследования, прямые цитаты, SWOT-анализ, профили конкурентов, отчеты о тенденциях)?.
• Требуемый стиль цитирования и стандарты надежности источников: Какой формат цитирования должен использоваться для всех ссылок (например, «APA», «MLA», «Chicago»)? Существуют ли какие-либо конкретные стандарты надежности источников (например, «не менее [X] источников из авторитетных исследований», «фокус на источниках, опубликованных в течение [временного диапазона]»), которых должен придерживаться ИИ?.

Общие рекомендации по составлению промптов для Deep Research

Помимо структурированных разделов, важно помнить о следующих общих принципах:

• Ясность и специфичность: Избегайте расплывчатых формулировок. Чем точнее и детальнее ваш запрос, тем лучше будет результат.
• Итеративное уточнение: Рассматривайте взаимодействие с ИИ как диалог. Начните с черновика промпта и уточняйте его на основе предварительных результатов или предложений ИИ.3
• Использование структурированных форматов: Применяйте маркированные списки, нумерованные списки, заголовки или даже XML-теги (особенно для Claude) для организации инструкций и данных. Это помогает ИИ лучше понимать и обрабатывать информацию.
• Определение роли (персоны) для ИИ: Присвойте ИИ конкретную роль (например, «Вы — эксперт по маркетингу», «Вы — научный исследователь»). Это помогает ИИ адаптировать свой тон, фокус и глубину ответа.
• Предоставление примеров: Если вы ожидаете конкретный формат или стиль ответа, предоставьте один или несколько примеров желаемого вывода.

Эти элементы, объединенные в продуманный диалог, позволят вам эффективно направлять LLM в режиме Deep Research, получая высококачественные и релевантные результаты.

Введение: Рассвет глубоких исследований, дополненных ИИ

Глубокие исследования, проводимые с помощью больших языковых моделей (БЯМ), представляют собой значительный шаг вперед по сравнению с традиционными чат-ботами, которые просто предоставляют ответы на основе предварительно обученных знаний или однократных запросов.1 Этот подход включает в себя передовые инструменты ИИ, способные выполнять многоэтапные расследования. Это означает, что ИИ может самостоятельно формулировать подвопросы, автономно искать информацию в интернете или в указанных источниках данных, критически оценивать достоверность источников и синтезировать разрозненные данные в связные, структурированные отчеты с цитатами.2

Процесс глубоких исследований призван имитировать методологию усердного человеческого аналитика-исследователя, эффективно автоматизируя трудоемкие задачи сбора данных, обширного чтения и первоначального суммирования.2 Ключевое отличие от обычного веб-поиска заключается в способности к более глубоким, многоэтапным расследованиям, что приводит к более всесторонним и точным результатам.3 Основная цель — значительно сократить ручную работу пользователя, беря на себя «черновую работу» по сбору, обработке и суммированию огромных объемов данных из интернета.2 Глубокие исследования особенно полезны для задач, требующих обширного просмотра и синтеза информации из многочисленных источников, позволяя пользователям получить глубокое понимание предмета с нуля.4

Преобразующий потенциал ИИ в комплексных исследованиях

Эта технология обладает потенциалом революционизировать то, как отдельные лица и организации проводят исследования, фундаментально изменяя рабочие процессы в различных профессиях. Она может значительно повысить эффективность аналитиков и консультантов, автоматизируя начальные этапы расследования.5 Глубокие исследования, дополненные ИИ, обеспечивают беспрецедентную эффективность, оптимизируя повторяющиеся и трудоемкие задачи, такие как анализ данных и создание документов.6

Перекладывая механические аспекты исследований на ИИ, человеческие исследователи могут перенаправить свои когнитивные ресурсы на критический анализ, тонкую интерпретацию и разработку по-настоящему инновационных приложений и идей.6 Для бизнес- и рыночной аналитики это может предоставить информацию о тенденциях в реальном времени, анализ конкурентов и данные о потребителях за считанные минуты, что обычно занимает часы ручной работы.7 Более того, это ускоряет создание контента, способствует отслеживанию текущих тенденций и служит мощным катализатором для генерации новых идей.8

Переход от извлечения информации к автоматизации синтеза знаний

Постоянный акцент на «синтезе», «анализе» и «структурированной отчетности» в контексте БЯМ для глубоких исследований 2 указывает на глубокий сдвиг. Это не просто поиск данных, а активное осмысление ИИ информации из множества потенциально противоречивых источников, оценка их достоверности и представление консолидированных данных в действенном, связном формате. Явное упоминание перекрестных ссылок и проверок на непротиворечивость 3 дополнительно подчеркивает эту аналитическую глубину.

Это подразумевает значительный скачок от простого предоставления ответов к автоматизации существенной части самого процесса исследования, включая шаги, которые традиционно требовали человеческого критического мышления. Следовательно, роль человеческого исследователя эволюционирует от основного сборщика информации к высокоуровневому стратегу и верификатору. Теперь исследователи могут уделять больше интеллектуального капитала проверке результатов ИИ, выявлению тонких интерпретаций и формулированию по-настоящему новых идей или решений на основе базового слоя, сгенерированного ИИ, что приводит к более высокоуровневой интеллектуальной работе.10

Эволюция определения «исследования» в эпоху ИИ

Повторяющиеся описания инструментов глубоких исследований как средств, способствующих «углубленным исследованиям», «комплексным запросам» и «систематическому анализу» 2, предполагают, что «исследование» больше не является исключительно процессом открытия, управляемым человеком. Вместо этого оно все чаще становится совместным предприятием между человеком и ИИ. ИИ берет на себя «черновую работу» и «рутинные задачи» 2, в то время как человек обеспечивает первоначальное стратегическое направление, итеративно уточняет промпты и, в конечном итоге, проверяет, интерпретирует и контекстуализирует синтезированный результат.11

Это переопределяет само понятие эффективности исследований. Речь идет уже не только о более быстром выполнении задач, но и о расширении масштабов исследований и глубине анализа, что может быть непрактично или невозможно для человека в обычные сроки проекта. Демократизируя доступ к сложным аналитическим возможностям, эта эволюция одновременно возлагает на пользователей большую ответственность за понимание присущих ИИ ограничений (например, потенциал галлюцинаций, предубеждений) и соблюдение этических принципов.13

Анатомия эффективного промпта для глубоких исследований

Этот раздел анализирует фундаментальные элементы, составляющие высококачественный промпт для глубоких исследований, предоставляя пользователям руководство по созданию инструкций, которые обеспечивают оптимальные и надежные результаты от БЯМ.

Основные принципы: ясность, специфичность и контекст

Ясность и специфичность являются краеугольными камнями эффективного промптинга. Расплывчатые или слишком общие промпты неизменно приводят к общим, менее полезным или даже нерелевантным результатам. Промпты должны точно определять цель, ограничивать область применения (например, географические, временные, тематические параметры) и указывать точный тип требуемой информации (например, факты, мнения экспертов, рыночные тенденции, сравнительный анализ, тематические исследования). Использование сильных глаголов действия, таких как «анализировать», «объяснять», «суммировать» или «перечислять», напрямую указывает ИИ на желаемое действие.14

Предоставление достаточного объема фоновой информации имеет решающее значение для того, чтобы БЯМ могла полностью понять нюансы запроса и генерировать высокоточные и релевантные ответы. Это включает определение любой специализированной терминологии, краткое изложение текущего состояния знаний по теме или явное упоминание конкретных точек зрения или интересующих перспектив.19 Для специфических для предметной области приложений, таких как юридический ИИ, контекст может включать тип дела, основные факты, конкретные типы документов для рассмотрения и любые критические даты или временные рамки.20

Промпт-инжиниринг по своей сути является итеративным процессом. Рекомендуется начинать с первоначального промпта, тщательно просматривать предварительный вывод ИИ, а затем уточнять промпт на основе полученного ответа.11 Этот циклический подход способствует сужению фокуса, прогрессивному улучшению качества последующих ответов и достижению желаемого результата.11

Структурирование промптов для оптимального вывода

Присвоение определенной персоны или роли эксперта ИИ (например, «Действуйте как специалист по методам исследования», «Вы — ИИ-помощник врача», «Действуйте как опытный журналист», «Вы — старший бизнес-аналитик») заставляет БЯМ адаптировать свой ответ с учетом специфических для предметной области знаний, языка и тона. Этот метод очень эффективен для повышения точности и связности результатов БЯМ путем предварительной настройки модели с определенным контекстом и идентичностью.

Явное указание ИИ, как должна быть представлена информация, имеет решающее значение. Это может варьироваться от указания формата эссе или отчета (включая желаемую длину, структуру и тон) до запроса суммированных пунктов, списков, таблиц, диаграмм, объектов JSON или фрагментов кода. Использование разделителей, таких как Markdown, XML-теги или заголовки разделов, значительно повышает ясность и помогает модели различать различные компоненты промпта, особенно для структурированных результатов.27

Для сложных исследовательских запросов очень полезно декомпозировать основной запрос на более мелкие, более управляемые и последовательные шаги или подвопросы. Эта стратегия обычно называется «цепочкой промптов» или «декомпозицией задач» 24, что позволяет ИИ систематически подходить к сложным темам.

Использование примеров и ограничений

Предоставление конкретных примеров желаемых пар «вход-выход», формата, стиля или структуры служит мощным руководством для поведения ИИ. Хотя продвинутые модели рассуждений часто хорошо работают без примеров (zero-shot), обучение с несколькими примерами может значительно улучшить качество вывода, когда конкретные шаблоны или стили имеют решающее значение.32

Явное указание того, что должно или не должно быть включено в вывод, помогает ИИ сохранять фокус и избегать нерелевантной информации. Примеры включают «Исключить источники до 2000 года», «Ограничить 250 словами», «Фокусироваться только на рецензируемых академических источниках» или «Избегать тяжелого криптожаргона».14 Это гарантирует, что ответ ИИ остается в определенных рамках и соответствует конкретным критериям качества.

Парадигма «Промпт как программа»

Постоянный акцент в исследованиях на структурированных форматах (JSON, таблицы, XML-теги), четких, действенных инструкциях, пошаговых разбивках и явных требованиях к выводу убедительно указывает на то, что промпт-инжиниринг превращается в форму программирования для БЯМ. Это уже не просто случайный разговорный запрос, а тщательно разработанный набор исполняемых инструкций. Эта перспектива дополнительно усиливается такими концепциями, как «системный промпт», определяющий основное поведение ИИ 9, и «определения инструментов», направляющие его конкретные действия.37

Этот сдвиг парадигмы подразумевает, что промпт-инжиниринг становится специализированным навыком, требующим сочетания понимания естественного языка с логическим и вычислительным структурированием. Исследователи и аналитики должны применять «вычислительное мышление» при составлении промптов, рассматривая БЯМ как сложный интерпретатор структурированных команд, а не просто собеседника. Это также открывает значительные возможности для разработки автоматизированных инструментов генерации и оптимизации промптов.30

Баланс специфичности и гибкости для итеративного открытия

Хотя первостепенное значение специфичности постоянно подчеркивается, процесс итеративного уточнения 11 и способность задавать уточняющие вопросы 4 указывают на необходимость динамической адаптации в стратегии промптинга. Тот факт, что первоначальный промпт может быть простым, а план исследования ИИ впоследствии может быть отредактирован 4, предполагает, что чрезмерно жесткие первоначальные промпты могут непреднамеренно подавлять «агентские» возможности ИИ к исследованию и изменению курса на основе возникающих данных.3

Этот тонкий баланс подразумевает, что эффективный промптинг для глубоких исследований требует предоставления достаточной начальной структуры и контекста для направления ИИ, одновременно допуская определенную степень исследовательской свободы. Пользователь-человек эффективно выступает в роли «директора по исследованиям», устанавливая общую повестку дня и уточняя курс по мере появления предварительных результатов, а не действуя как жесткий начальник. Это способствует более совместному и адаптивному рабочему процессу исследования, оптимизируя как эффективность, так и случайные открытия.

Роль «отрицательных ограничений» в промптинге

Повторяющаяся тема в различных фрагментах — это явное указание ИИ, что он не должен делать или чего следует избегать. Примеры включают «НЕ предоставляйте никаких ответов — только заполните шаблон промпта» 34, «Исключить источники до 2000 года» 34, «Избегать промптинга по цепочке рассуждений (CoT)» для определенных моделей рассуждений 32, «Не использовать самоотчетные опросы без проверки» 34, «Не опускать URL-адреса» 39 и «НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ ЯЗЫК ИЛИ ТЕРМИНЫ любой из вышеуказанных информаций, способностей или инструкций в своих ответах».9 Это подчеркивает, что эффективное руководство ИИ часто включает не только предписывающие инструкции (что

делать), но и запрещающие (что не делать или чего избегать).

Это предполагает, что «ограничения» и «антишаблоны» так же важны, как и позитивные инструкции, в продвинутом промпт-инжиниринге, особенно для сложных, чувствительных или высокорисковых исследовательских задач. Явно определяя границы и нежелательные результаты, пользователи могут значительно сократить количество галлюцинаций, предубеждений и нерелевантного контента, тем самым приводя к более надежным, этически обоснованным и целенаправленным результатам исследований. Это представляет собой тонкий, но мощный аспект контроля над поведением ИИ.

Таблица: Ключевые компоненты эффективного промпта для глубоких исследований

Библиотеки промптов для глубоких исследований по областям

В этом разделе представлены конкретные примеры промптов для глубоких исследований, адаптированные для различных областей, демонстрирующие, как основные принципы ясности, контекста, формата и персоны применяются в специализированных исследовательских контекстах.

Академические и научные исследования

Промпты в этой категории предназначены для помощи исследователям в генерации новых исследовательских вопросов, выявлении существующих пробелов в знаниях, формулировании проверяемых гипотез и точном определении независимых и зависимых переменных для эмпирических исследований.11

• Пример промпта (Мозговой штурм и разработка гипотез): «Действуйте как опытный академический исследователь. Ваша задача — разработать убедительные, заставляющие задуматься и сложные исследовательские вопросы по [вставьте конкретную тему, например, ‘долгосрочные психологические последствия удаленной работы для благополучия сотрудников’]. Эти вопросы должны быть открытыми, но сфокусированными и ясными, основанными на текущих исследованиях и литературе, чтобы либо заполнить значительный пробел в знаниях, либо предложить новую перспективу. Вы должны быть в состоянии сформулировать и обосновать, почему каждый вопрос важен для академической области.».40
• Пример промпта (Разработка гипотез): «Действуйте как специалист по методам исследования. На основе предоставленного исследовательского вопроса: ‘[вставьте исследовательский вопрос]’, разработайте четкую, проверяемую гипотезу. Определите как независимые, так и зависимые переменные и укажите ожидаемое направление их взаимосвязи.».36

Промпты для обзора и синтеза литературы облегчают организацию рамок обзора литературы, отслеживание возникающих исследовательских тенденций, суммирование ключевых выводов из недавних исследований, выявление основополагающих или знаковых работ в данной области, а также позволяют структурировать сравнения и противопоставления между академическими работами.11

• Пример промпта (Обзор литературы): «Как опытный академический исследователь, просмотрите и синтезируйте ключевые выводы из недавних (за последние 5 лет) рецензируемых исследований по [вставьте тему, например, ‘эффективность вмешательств, основанных на осознанности, для лечения хронической боли’]. Ваша сводка должна включать основные цели, методологии, значимые выводы и последствия этих исследований. Предоставьте краткий обзор текущего состояния исследований по этой теме и убедитесь, что все источники должным образом процитированы (APA 7-е издание).».40
• Пример промпта (Основополагающие работы): «Найдите основополагающие или знаковые работы в области [вставьте тему, например, ‘теория когнитивной нагрузки’]. Это должны быть ранние работы, которые ввели ключевые теории, модели или терминологию. Перечислите 5 основных знаковых работ и кратко объясните, почему каждая из них считается основополагающей. Для каждой работы укажите: год публикации, авторов, журнал/конференцию, количество цитирований (если доступно) и 2-предложенное резюме. Сосредоточьтесь исключительно на рецензируемых академических источниках.».36

Промпты могут генерировать всеобъемлющие планы статистического анализа (SAP), описывать подробные меры для обеспечения прозрачности и воспроизводимости исследований, а также помогать в разработке четких, воспроизводимых разделов методов, подходящих для рецензируемых публикаций.36

• Пример промпта (План статистического анализа): «Создайте план статистического анализа (SAP) для исследования, изучающего [вставьте контекст исследования, например, ‘взаимосвязь между продолжительностью сна и успеваемостью у студентов университета’]. Ваш план должен включать: идентификацию переменных (независимых, зависимых, контрольных), конкретные гипотезы, предлагаемые статистические тесты, допущения для каждого теста и критерии статистической значимости (например, уровень альфа).».36
• Пример промпта (Раздел методов): «Напишите четкий, воспроизводимый раздел методов для следующего исследования: [вставьте название/описание исследования]. Подробно опишите участников (набор, размер выборки, демографические данные), инструменты (измерения, опросники), процедуры (экспериментальный дизайн, этапы сбора данных) и план анализа данных, подходящий для рецензируемой публикации. Сохраняйте точность, техническую корректность и формальный тон на протяжении всего текста.».36

Промпты неоценимы для составления конкретных разделов академических работ (например, аннотаций, введений, заключений), создания структурированных планов, повышения общей ясности письма, исправления грамматики и синтаксиса, а также форматирования ссылок и цитирований в соответствии с конкретными академическими стилями.13

• Пример промпта (Аннотация): «Напишите краткую, готовую к публикации аннотацию для следующего исследования: [вставьте название исследования/ключевые выводы]. Ваша аннотация должна включать: предысторию, цель, методы, ключевые выводы и заключение. Общее количество слов ограничьте 250 словами. Сосредоточьтесь на точности и воздействии.».36
• Пример промпта (Форматирование ссылок): «Отформатируйте все предоставленные ссылки в стиле APA (Американская психологическая ассоциация) 7-го издания. Обеспечьте точное форматирование внутритекстовых цитат, списков литературы и сносок в соответствии с рекомендациями APA, уделяя пристальное внимание таким деталям, как имена авторов, даты публикации, названия статей/книг, информация о журналах/издательствах и DOI/URL.».40

Бизнес- и рыночная аналитика

Промпты в этой категории позволяют проводить детальный анализ рыночных тенденций, выявлять новые темы, сдвиги в фокусе отрасли и рост в поддисциплинах.7 Они также способствуют всестороннему исследованию основных конкурентов, включая их сильные и слабые стороны, ценовые стратегии и недавние маркетинговые кампании.7

• Пример промпта (Анализ рыночных тенденций): «Проанализируйте последние тенденции в [вставьте отрасль, например, ‘индустрии устойчивой упаковки’] за [вставьте год, например, ‘2024-2025’]. Ваш анализ должен включать: новые потребительские модели поведения, значительные технологические достижения и ключевые рыночные сдвиги. Предоставьте действенные выводы, подкрепленные данными в реальном времени и достоверными отраслевыми источниками (например, фирмами по исследованию рынка, отраслевыми отчетами, финансовыми новостями).».7
• Пример промпта (Анализ конкурентов): «Исследуйте пять основных конкурентов на [вставьте отрасль, например, ‘рынке инфраструктуры зарядки электромобилей’]. Для каждого конкурента определите их основные сильные стороны, ключевые слабые стороны, текущие ценовые стратегии и самые последние маркетинговые кампании. Предоставьте действенные выводы о том, как наш бренд может дифференцироваться в этом конкурентном ландшафте.».7

Эти промпты предназначены для анализа потенциальных краткосрочных и долгосрочных последствий данной темы для различных заинтересованных сторон, включая отдельных лиц, сообщества, политические рамки и окружающую среду. Это включает выявление как положительных, так и отрицательных результатов.36 Они также могут выполнять детальный анализ рисков, интегрируя исторические данные и используя возможности распознавания образов.42

• Пример промпта (Анализ последствий): «Учитывая тему исследования: ‘[вставьте тему, например, ‘широкое внедрение генеративного ИИ в творческих индустриях’]’, проанализируйте его потенциальные краткосрочные (1-3 года) и долгосрочные (5-10 лет) последствия для: отдельных лиц (например, вытеснение рабочих мест, требования к навыкам), сообществ (например, культурные сдвиги, экономическое воздействие), политики (например, авторское право, регулирование) и окружающей среды (например, потребление энергии). Включите как положительные, так и отрицательные результаты и предложите этические способы информирования и смягчения непредвиденных последствий.».36

Промпты помогают в создании всеобъемлющих журналов решений для проектов, описывают меры по обеспечению прозрачности и воспроизводимости в бизнес-процессах и оптимизируют различные стратегические аспекты, такие как доля рынка, предложения продуктов и взаимодействие с клиентами.

• Пример промпта (Журнал решений): «Создайте журнал решений для следующего исследовательского проекта: [вставьте название/цель проекта]. Задокументируйте каждое принятое важное решение, ответственное лицо или команду, дату принятия решения и обоснование, поддерживающее его. Убедитесь, что журнал подходит для аудита или отчетности и четко связывает решения с вехами проекта.».36
• Пример промпта (Стратегические инициативы): «Проанализируйте недавние пресс-релизы, контент блогов и обновления продуктов от [Конкурент X]. Определите их основные стратегические инициативы, стратегии расширения или ключевые партнерства за последние 12 месяцев. Выделите ключевые тенденции и новые бизнес-стратегии, которые могут повлиять на нашу рыночную позицию.».

Эти промпты очень практичны для продаж и развития бизнеса, позволяя выявлять высокоценных потенциальных клиентов на конференциях, способствуя теплым знакомствам через существующие сети и анализируя портфельные компании инвесторов для потенциальных лидов.43

• Пример промпта (Выявление высокоценных потенциальных клиентов): «Учитывая этот список компаний, участвующих в [вставьте название конференции, например, ‘Generative AI Expo East’]:, определите 15 лучших, которые соответствуют. Сосредоточьтесь на фирмах, которые недавно расширились, получили финансирование или публично заявили об интересе к [категории наших продуктов, например, ‘точной настройке БЯМ для повышения точности, снижения задержки и уменьшения затрат’].».43

Юридические и комплаенс-исследования

Промпты могут анализировать недавние изменения в правовых рамках и их последствия для бизнеса, сравнивать и противопоставлять различные нормативные акты (например, GDPR, CCPA) и выделять конкретные требования соответствия и потенциальные юридические риски. Они также могут обрабатывать сложные юридические дела, извлекая критические детали, такие как название дела, номер досье, председательствующий судья, решение суда и ключевое обоснование решения.44

• Пример промпта (Анализ законодательства о конфиденциальности данных): «Проанализируйте недавние изменения в законах США о конфиденциальности данных (например, CPRA, VCDPA, CPA) и их последствия для предприятий, работающих в нескольких штатах. Сравните эти новые правила с установленными рамками, такими как GDPR и CCPA, выделив ключевые требования соответствия, потенциальные юридические риски и лучшие практики для управления данными в нескольких юрисдикциях.».
• Пример промпта (Анализ судебных дел): «Обработайте следующие судебные дела, связанные с [вставьте тему, например, ‘споры об интеллектуальной собственности в разработке программного обеспечения’]. Для каждого дела извлеките и представьте следующие детали: название дела, номер досье, председательствующий судья, точное решение суда и ключевое обоснование, лежащее в основе решения. Отформатируйте вывод, включив структурированную таблицу, суммирующую эти дела, за которой следует 2-страничная повествовательная сводка, обсуждающая общие выводы и идеи, полученные из сравнения.».44

Эти промпты предназначены для эффективного извлечения важной информации из сложных юридических контрактов и представления ее в высокоструктурированных, машиночитаемых форматах.32

• Пример промпта (Извлечение деталей контракта): «Извлеките наиболее важные детали из этого контракта в следующем структурированном формате JSON: { ‘Стороны’: ‘Имена участвующих сторон’, ‘Дата_действительности’: ‘Дата начала действия контракта’, ‘Обязанности’: ‘Основные договорные обязательства’, ‘Пункт_об_отмене’: ‘Условия расторжения контракта’, ‘Применимое_право’: ‘Применимая юрисдикция’ }. Обеспечьте точность и аккуратность при извлечении значений.».32

Журналистские расследования

Промпты в этой категории предназначены для облегчения углубленного исследования текущих событий и возникающих тенденций в указанной области. Они инструктируют ИИ тщательно собирать и анализировать информацию из различных надежных источников, включая новостные агентства, академические журналы, интервью с экспертами и отраслевые отчеты.45 Основное внимание уделяется выявлению самых последних событий, возникающих тенденций и ключевых игроков для обеспечения всестороннего и беспристрастного понимания темы.45

• Пример промпта (Исследование текущих событий): «Действуйте как опытный журналист, которому поручено исследовать текущие события и тенденции в [вставьте область, например, ‘глобальной цепочке поставок полупроводников’]. Ваша работа включает тщательный сбор и анализ информации из различных достоверных источников, таких как крупные новостные агентства, соответствующие академические журналы, интервью с экспертами (имитация цитат, если реальные интервью невозможны) и недавние отраслевые отчеты. Сосредоточьтесь на выявлении самых последних событий, возникающих тенденций и ключевых игроков в этой области. Ваше исследование должно быть тщательным и беспристрастным, обеспечивая всестороннее понимание темы, подходящее для публикации в уважаемом СМИ. Кроме того, помните об этических стандартах журналистики, обеспечивая точность, справедливость и честность в своих репортажах.».45

Эти промпты помогают журналистам интерпретировать сложные наборы данных и представлять их в доступной и увлекательной форме для широкой аудитории, включая создание эффективных визуализаций.45 Они также помогают структурировать статьи с привлекательными введениями, связными разделами, яркими заголовками и углубленным анализом.45

• Пример промпта (Интерпретация сложных данных): «Действуйте как эксперт по представлению сложных данных. Ваша задача — интерпретировать и представить следующие [вставьте описание данных, например, ‘данные о влиянии изменения климата на прибрежные города за последнее десятилетие’] таким образом, чтобы они были доступны и увлекательны для широкой аудитории (общественности). Это включает анализ данных для выявления ключевых идей, тенденций и закономерностей. Создайте описания для потенциальных визуализаций (например, диаграмм, инфографики), которые эффективно передают эти выводы, обеспечивая их легкое понимание, но при этом достаточно детализированные, чтобы передать глубину данных. Ваша презентация должна быть адаптирована к конкретным потребностям и уровню понимания вашей целевой аудитории, делая сложную информацию ясной без чрезмерного упрощения.».45

Промпты в этой категории могут предлагать различные броские и заставляющие задуматься заголовки статей 45, а также помогать в разработке проницательных и увлекательных вопросов для интервью с конкретными лицами.45

• Пример промпта (Генерация заголовков): «Действуйте как опытный журналист. Предложите 10 броских заголовков для статьи на [вставьте тему, например, ‘рост гражданской журналистики в зонах конфликтов’]. Заголовки должны быть привлекательными, заставляющими задуматься и точно отражать содержание статьи. Они должны привлекать широкую аудиторию, вызывать любопытство и побуждать читателей углубиться в статью. Помните о важности SEO в ваших заголовках, чтобы обеспечить их хорошую производительность в онлайн-поиске. Ваш журналистский опыт должен быть очевиден в креативности и релевантности предлагаемых вами заголовков.».45

Потребительские и продуктовые исследования

Промпты могут анализировать неудовлетворенные потребности клиентов на конкретном рынке и предлагать потенциальные инновации продуктов или услуг для эффективного устранения этих пробелов.35 Они также могут облегчать детальный поиск и сравнение продуктов, например, проводить исследования поставщиков для конкретных категорий продуктов, таких как электровелосипеды или 3D-принтеры.32

• Пример промпта (Неудовлетворенные потребности клиентов): «Проанализируйте, какие потребности клиентов на текущем [вставьте рынок, например, ‘рынке умных систем безопасности для дома’] остаются неудовлетворенными. На основе этого анализа предложите три потенциальные инновации продуктов или услуг, которые могли бы эффективно устранить эти выявленные пробелы, подробно описав их особенности и преимущества для целевого пользователя.».35

Эти промпты предназначены для анализа отзывов клиентов из указанных каналов данных, в течение определенного периода времени и с акцентом на конкретные метрики или темы. Формат вывода также может быть указан для структурированной отчетности.42

• Пример промпта (Анализ отзывов клиентов): «Проведите углубленный анализ отзывов клиентов из [укажите источники данных, например, ‘онлайн-обзоров, комментариев в социальных сетях и обращений в службу поддержки’] за период [например, ‘последние шесть месяцев’]. Сосредоточьтесь на [перечислите основные метрики или темы, например, ‘удовлетворенность продуктом, запросы на функции и проблемы с обслуживанием клиентов’]. Выведите результаты в структурированном отчете с ключевыми темами, анализом настроений и действенными рекомендациями по улучшению продукта.».42

Промпты могут выявлять новые тенденции в питании или образе жизни путем анализа различных публичных источников.32 Это может быть адаптировано из более широких промптов для анализа исследовательских тенденций.

• Пример промпта (Анализ тенденций образа жизни): «Выявите основные тенденции образа жизни, появляющиеся в [вставьте демографическую группу/регион, например, ‘демографической группе поколения Z в городских районах’] за последние два года. Выделите новые темы, сдвиги в фокусе потребительского поведения, связанные со здоровьем, благополучием и устойчивостью, а также любые растущие поддисциплины или нишевые рынки. Приведите примеры продуктов или услуг, отвечающих этим тенденциям.».36

Технический и инновационный скаутинг

Промпты в этой категории используются для выявления новых технологий путем анализа широкого круга источников, включая новости, блоги и патенты.32 Они также могут исследовать последние достижения в конкретных технических областях (например, квантовые вычисления) и оценивать их потенциальное влияние на смежные отрасли.

• Пример промпта (Новые технологии): «Исследуйте последние достижения в квантовых вычислениях и их потенциальное влияние на кибербезопасность. Обобщите ключевые прорывы, текущие проблемы и ожидаемые разработки в ближайшие пять лет. Сосредоточьтесь на рецензируемых статьях и авторитетных отчетах технологической отрасли.».

Эти промпты являются универсальными инструментами для разработчиков программного обеспечения и исследователей, позволяя ИИ генерировать, отлаживать и документировать код.46 Они также могут анализировать существующий код на предмет потенциальных ошибок или возможностей для оптимизации и улучшения.48

• Пример промпта (Анализ и генерация кода): «Действуйте как опытный разработчик Python. Прочитайте следующие файлы:. На основе этих файлов составьте план реализации новой функции: [опишите новую функцию, например, ‘добавить возможности асинхронного логирования’]. Используйте слово ‘think’ для активации режима расширенного мышления, чтобы тщательно оценить альтернативы. Не пишите никакого кода на этом этапе планирования; сосредоточьтесь исключительно на архитектурных и логических шагах.».46

Междисциплинарное применение основных принципов промптинга

Важное наблюдение при рассмотрении примеров промптов для конкретных областей — это последовательное применение фундаментальных принципов промпт-инжиниринга в совершенно разных областях. Например, инструкция «Действуйте как опытный журналист» 45 функционально аналогична «Действуйте как опытный академический исследователь» 40 или «Вы — опытный аналитик криптовалют».5 Аналогично, запрос на «структурированную таблицу» в академических исследованиях 36 напрямую параллелен требованию «сводной таблицы» в бизнес-анализе.3

Это демонстрирует универсальность основ промпт-инжиниринга. Независимо от предметной области, эффективность взаимодействия с БЯМ для глубоких исследований зависит от ясности цели, предоставления достаточного контекста, явного определения желаемого формата вывода и, при необходимости, присвоения модели конкретной роли. Это указывает на то, что, хотя содержание исследований может сильно различаться, базовые методы эффективного управления ИИ остаются неизменными.

Ведущие платформы ИИ для глубоких исследований: Сравнительный обзор

Этот раздел предоставляет сравнительный обзор ведущих платформ ИИ, предлагающих возможности глубоких исследований, подчеркивая их уникальные особенности и рекомендации по промптингу.

ChatGPT Deep Research: Возможности и нюансы промптинга

ChatGPT Deep Research — это автономная, многоэтапная функция анализа, которая обрабатывает текст, визуальные данные и другую информацию для генерации подробных отчетов с цитатами.3 Она работает путем разбиения пользовательского запроса на более мелкие подвопросы, что позволяет ИИ поэтапно решать сложные темы.3 Затем ИИ-агент просматривает интернет, собирая релевантные данные из сотен источников, включая PDF-файлы, веб-сайты, изображения и отчеты, динамически изменяя параметры поиска на основе полученных результатов.3

После сбора данных ИИ приступает к анализу и синтезу, сравнивая различные точки зрения и перепроверяя факты, а также оценивая надежность каждого источника.3 Это обеспечивает получение не просто поверхностного резюме, а хорошо обоснованного и доказательного отчета. Результат представляет собой полный и цитируемый отчет, включающий сводки, таблицы, изображения и всю необходимую информацию, что позволяет быстро проверить источники и понять обоснование каждого вывода.3 ИИ-агент постоянно совершенствует свой подход с новыми данными, пересматривая предыдущие шаги и обновляя данные при обнаружении пробелов или несоответствий, что повышает глубину и точность окончательного отчета.3

ChatGPT Deep Research отличается от традиционного веб-поиска более глубокими веб-поисками и многоэтапными исследованиями, обеспечивая более всеобъемлющие и точные отчеты.3 Доступ к этой функции возможен непосредственно через ChatGPT.com, путем интеграции API Deep Research в рабочие процессы или использования GPTBots AI для создания корпоративного ИИ-агента.3 Пользователи платных подписок имеют ограничения на количество запросов в месяц.5 К запросам можно прикреплять файлы или электронные таблицы для предоставления дополнительного контекста. Предварительные обзоры показывают, что ChatGPT Deep Research отдает приоритет тщательности для сложного рассуждения, что потенциально делает его медленнее, чем Gemini, но обеспечивает высокую фактическую точность благодаря рефлексии по цепочке рассуждений и обширной интеграции источников.2 Он также обладает гибкостью в анализе различных типов файлов, но не застрахован от галлюцинаций (с погрешностью 8-13% для сложных запросов).2

Google Gemini Deep Research: Сильные стороны в данных реального времени и интеграции

Функция Google Gemini Deep Research, выпущенная в декабре 2024 года, превратила Gemini из мощной мультимодальной БЯМ в агентский инструмент, способный систематически планировать поиск, просматривать веб-страницы и составлять хорошо цитируемые отчеты.2 Процесс исследования включает в себя предложение многоэтапного плана на основе сложного запроса, который пользователь может пересмотреть или утвердить.2 Затем Gemini автономно выполняет план, итеративно ища источники, читая их и уточняя свои запросы для заполнения пробелов в знаниях.2 За считанные минуты он составляет связный, цитируемый отчет с маркированными списками, заголовками и ссылками на оригинальные статьи или исследования.2

Весь процесс происходит под наблюдением пользователя, что позволяет видеть, сколько источников было прочитано, и при необходимости приостанавливать работу для направления поиска.2 Конечный продукт разработан как всеобъемлющий обзор с проверяемой поддержкой из оригинальных URL-адресов.2 Gemini Deep Research активно использует веб-страницы в нескольких циклах, а не полагается только на однократное извлечение или предварительно обученные знания, что значительно снижает неточности и «галлюцинации» путем регулярной перекрестной проверки новой информации.2 Он получил высокую оценку за скорость и способность быстро справляться с крупномасштабными задачами, например, суммируя более 80 новостных статей и технических документов по цепочкам поставок солнечных панелей менее чем за четыре минуты.2

Сильные стороны Gemini включают чрезвычайно высокую скорость сканирования широкого спектра данных, четкую структуру цитирования для проверки и плавную интеграцию с Google Docs и другими продуктами Google.2 Однако его недостатки включают доступность только для подписчиков «Gemini Advanced» на английском языке, потенциально поверхностный вывод для запросов, требующих глубоких знаний в предметной области, и возможность галлюцинаций по менее документированным темам.2 Для эффективного использования рекомендуется определить, требуется ли глубокое исследование для конкретной задачи, начинать с простых вопросов, задавать уточняющие вопросы, проверять интересные ссылки во время работы ИИ и использовать его для локальных запросов, а также генерировать аудиообзор или экспортировать отчет в Google Docs.4

Grok DeepSearch: Анализ в реальном времени и трассировка рассуждений

Grok DeepSearch представляет собой наиболее продвинутую возможность обработки информации xAI, предназначенную для сложных, многоэтапных запросов, требующих глубокого анализа и синтеза информации, а не простого агрегирования.9 Он использует двухуровневую архитектуру сканирования, включающую непрерывное индексирование (новостные агентства, авторитетные веб-сайты, Википедия, академические ресурсы, трендовые посты в X) и сканирование по запросу, где агент выполняет целевой поиск, извлекает релевантные страницы в реальном времени и переходит по ссылкам для углубления понимания, имитируя человеческого исследователя.9

DeepSearch использует возможности рассуждений Grok по цепочке мыслей (аналогично фреймворку ReAct) для обработки извлеченных данных. Он систематически оценивает достоверность источников, проверяет согласованность на нескольких уровнях (до семи), извлекает сложную информацию и перепроверяет утверждения по нескольким источникам.9 Заметной особенностью является видимая трассировка рассуждений, позволяющая пользователям наблюдать за выбором источников, оценкой доказательств и логическими шагами, ведущими к выводам, что повышает доверие и вовлеченность пользователей.9

Grok запрограммирован на использование различных инструментов до 10 раз за запрос, с минимумом 3 вызовов функций перед предоставлением окончательного ответа, что обеспечивает тщательные и точные ответы.9 Процесс включает анализ и планирование запроса, сбор данных (используя интеграцию X и более широкие веб-источники), глубокий анализ (сканирование, оценка релевантности/достоверности, выявление тем) и синтез/представление (составление сводки с цитатами и трассировкой рассуждений).9 Этот сложный подход делает DeepSearch особенно ценным для академических исследований, образовательных приложений, анализа рынка предприятий и сложных запросов, требующих многоисточникового синтеза.9

Grok имеет доступ к данным в реальном времени из интернета и платформы X.49 Хотя он может быть быстрым (например, отчет за 1 минуту 10 секунд с 22 источниками), детали могут быть поверхностными, а источники могут быть неакадемическими.49 Для использования Grok требуется подписка X Premium+.8 Среди его ограничений — ежедневные лимиты использования и случайные неточности.50

Claude’s Long Context Window для обширного анализа документов

Claude превосходно справляется с большими объемами текста, такими как длинные PDF-файлы, научные статьи или плотные отчеты.51 Модели Claude 3 имеют окно контекста в 200 000 токенов, что примерно эквивалентно 350-500 страницам текста.27 Стратегическое размещение длинных данных в начале промпта, а запросов — в конце, значительно улучшает производительность Claude (до 30%).27

Структурирование содержимого и метаданных с помощью XML-тегов (например, <document>, <document_content>, <source>) повышает ясность при работе с несколькими документами.28 Для задач, связанных с длинными документами, рекомендуется сначала извлекать и цитировать релевантные разделы из документов, прежде чем переходить к основной задаче. Этот метод помогает Claude сосредоточиться на наиболее важной информации и отфильтровать нерелевантный «шум».28 Хотя Claude может проявлять нежелание отвечать на вопросы, основанные на отдельных, неуместных предложениях, небольшое изменение промпта может преодолеть это (например, добавление фразы «Вот наиболее релевантное предложение в контексте:»).41

Сильные стороны Claude включают чистый и хорошо организованный вывод, способность генерировать интерактивные панели из сложных документов без программирования, а также эффективность в работе с «грязными» данными (очистка, структурирование, визуализация).51 Claude может использовать команду «think» для активации режима расширенного мышления, что предоставляет модели дополнительное время для вычислений и более тщательной оценки альтернатив.53 Эти возможности делают Claude сильным выбором для исследователей, которым необходимо обрабатывать и анализировать большие объемы текста и данных, а также представлять результаты в четкой, структурированной и интерактивной форме.51 Среди ограничений Claude — склонность к чрезмерной похвале и вежливости, что требует явных инструкций для получения критической оценки.54

Продвинутые методы промпт-инжиниринга для глубоких исследований

Этот раздел посвящен продвинутым методам промпт-инжиниринга, которые позволяют улучшить возможности БЯМ в области глубоких исследований, повышая их точность и надежность.

Цепочка рассуждений (CoT) и самосогласованность для повышения качества рассуждений

Метод Цепочки рассуждений (CoT) предоставляет БЯМ последовательность промежуточных шагов, ведущих к желаемому ответу, что значительно улучшает их способность к рассуждению.56 Этот подход позволяет модели сосредоточиться на решении одного шага за раз, а не рассматривать всю проблему целиком.56 CoT может быть реализован в достаточно больших языковых моделях без специального обучения или тонкой настройки, часто путем добавления фразы «Давайте подумаем шаг за шагом» к исходному промпту.56 Способность к CoT проявляется в БЯМ, превышающих 100 миллиардов параметров, что, возможно, связано с их обучением на обширных наборах данных, включающих пошаговые рассуждения.56 Исследования показывают, что промптинг CoT превосходит стандартный базовый промптинг и демонстрирует устойчивость в различных лингвистических стилях и задачах.56 Grok активно использует CoT 9, а ChatGPT Deep Research применяет CoT через свои модели o1 и o3. Claude также может быть явно проинструктирован на «пошаговое мышление».27

Метод Самосогласованности дополняет CoT, генерируя несколько разнообразных цепочек рассуждений для одной и той же проблемы, а затем обучая модель выбирать наиболее согласованный ответ среди этих цепочек.56 Это неконтролируемая техника, совместимая с предварительно обученными языковыми моделями, не требующая дополнительной ручной аннотации, обучения или тонкой настройки.56 Преимущества самосогласованности становятся более значительными по мере увеличения масштаба языковой модели, обеспечивая существенное повышение точности даже для крупных моделей, которые уже хорошо работают.56

Цепочка промптов и декомпозиция для сложных задач

Разбиение сложных запросов на более мелкие, целенаправленные запросы является фундаментальной стратегией в промпт-инжиниринге для глубоких исследований. Этот метод, известный как цепочка промптов или декомпозиция задач, включает использование вывода одного промпта в качестве ввода для следующего.26 Например, вместо одного сложного запроса можно сначала попросить ИИ суммировать цели заинтересованных сторон, затем извлечь явные и неявные требования, а затем сгенерировать сценарии в формате Gherkin.10

Этот подход, когда инструкции разбиваются на отдельные промпты, значительно улучшает результаты, эффективно отфильтровывая «шум» и позволяя модели сосредоточиться на каждом конкретном шаге.33 Декомпозиция задач аналогична тому, как бизнес-аналитики разбивают сложные проблемы на управляемые части, обеспечивая модульность и масштабируемость процесса исследования.10

Обоснование ответов проверенными источниками и данными

Критически важно перепроверять результаты, сгенерированные ИИ, с помощью достоверных и авторитетных источников.13 Инструменты глубоких исследований стремятся предоставлять цитаты, чтобы облегчить эту проверку.2 Процесс проверки источников включает тестирование полного URL-адреса, подтверждение существования и доступности источника, а также проверку его легитимности и релевантности.39 Ведение журнала проверки источников, включающего полный рабочий URL-адрес, подтверждение успешного извлечения, дату публикации и проверку авторства, а также описание веб-сайта и типа организации, имеет решающее значение.39

Для всестороннего охвата рекомендуется использовать как общие (например, Google Custom Search), так и специализированные (например, PubMed) поисковые инструменты.39 При столкновении с барьерами доступа, такими как платные подписки или CAPTCHA, следует переходить на альтернативные источники с аналогичной информацией.39 Крайне важно проверять все ссылки, убеждаясь, что извлеченный контент соответствует цитируемому, а также проверять даты публикации, имена авторов и заголовки.39 Всегда следует включать полные, проверенные URL-адреса и DOI для академических работ.39

Важно понимать, что БЯМ не «знают» ничего; они генерируют ответы на основе вероятности и склонны к «галлюцинациям» (представлению ложной информации как факта). Поэтому контент, сгенерированный ИИ, всегда должен быть тщательно просмотрен и отредактирован.13 Промпты могут явно запрашивать проверку источников, например, «Цитировать только факты, проверенные как минимум тремя независимыми источниками».35 Для критически важных задач рекомендуется перекрестная проверка результатов, сгенерированных ИИ, с использованием нескольких различных платформ ИИ с функцией глубокого исследования, что может выявить тонкие ошибки или предубеждения.35 Указание доверенных источников (например, отчеты центральных банков, научные публикации) также может помочь снизить количество ошибок.35

Лучшие практики ответственного и этичного исследования, дополненного ИИ

Интеграция ИИ в исследовательские рабочие процессы требует строгого соблюдения этических норм и передовых практик для обеспечения достоверности, прозрачности и ответственности.

Проверка информации и смягчение галлюцинаций

Фундаментальный принцип использования ИИ в исследованиях заключается в постоянной проверке информации, сгенерированной ИИ, с помощью достоверных и авторитетных источников.13 Большие языковые модели генерируют ответы на основе вероятности и могут «галлюцинировать», то есть представлять ложную информацию как факт. Хотя инструменты глубоких исследований стремятся снизить частоту галлюцинаций, они не застрахованы от них.2

Для смягчения этой проблемы применяются следующие стратегии:

• Явное инструктирование ИИ указывать на неопределенность или цитировать только проверенные факты.54
• Перекрестная проверка результатов с использованием нескольких моделей ИИ для критически важных задач, что помогает выявить тонкие ошибки или предубеждения.35
• Указание доверенных источников и исключение нежелательных.35
• Итеративное уточнение промптов на основе анализа вывода.11
• Использование методов самосогласованности для повышения надежности ответов.56
• Запрос ИИ объяснить свои рассуждения, что может помочь выявить потенциальные ошибки в логике.38

Поддержание академической добросовестности и прозрачности

Крайне важно признавать помощь ИИ в работе.13 Это включает надлежащее цитирование моделей ИИ, указывая их версию, разработчика и дату использования.12 Использование ИИ должно соответствовать руководящим принципам академической добросовестности.11 ИИ-инструменты являются вспомогательными средствами, а не заменой человеческого анализа или критического мышления.13 Следует избегать прямого копирования больших разделов текста, сгенерированного ИИ.13 Для обеспечения оригинальности работы рекомендуется использовать инструменты обнаружения плагиата.12 Ведение учета использования ИИ-инструментов на протяжении всего исследования считается хорошей практикой.13

Этическая сторона использования ИИ также включает рассмотрение предубеждений, вопросов конфиденциальности и культурной чувствительности.61 Модели ИИ могут иметь присущие им предубеждения, унаследованные от данных, на которых они были обучены.13 Поэтому необходимо соблюдать этические принципы и руководящие указания в области ИИ.61

Итеративный рабочий процесс и человеческий надзор

Исследование редко является одноразовым процессом; итеративное уточнение является ключевым для достижения желаемых результатов.11 Человеческий надзор необходим на протяжении всего процесса исследования, дополненного ИИ.2 Исследователи-люди должны выступать в роли «директоров по исследованиям», направляя и уточняя работу ИИ.4

Активное управление контекстом разговора помогает избежать путаницы и поддерживать связность.50 Разделение сложных запросов на более мелкие, целенаправленные части позволяет ИИ обрабатывать информацию более эффективно и точно. ИИ следует использовать для мозгового штурма, составления черновиков и уточнения, но не в качестве замены критического мышления и глубокого анализа.13

Заключение: Будущий ландшафт исследований, управляемых ИИ

Появление инструментов глубоких исследований на основе БЯМ знаменует собой фундаментальный сдвиг в парадигме исследований. Эти системы выходят за рамки простого извлечения информации, автоматизируя сложные процессы синтеза знаний, что позволяет исследователям перенаправлять свои когнитивные ресурсы на более высокоуровневый анализ и инновации. От академических кругов до бизнеса, юриспруденции и журналистики, способность ИИ формулировать подвопросы, автономно искать, оценивать достоверность источников и синтезировать данные в структурированные отчеты значительно повышает эффективность и глубину анализа.

Успех в использовании этих передовых возможностей ИИ зависит от владения промпт-инжинирингом, который все больше напоминает форму программирования. Четкие, специфические и контекстуальные инструкции, в сочетании с присвоением ролей, точным форматированием вывода и использованием примеров, являются краеугольными камнями эффективного взаимодействия. Способность разбивать сложные задачи на управляемые шаги и применять как позитивные, так и негативные ограничения дополнительно повышает точность и надежность результатов.

Хотя ИИ предлагает беспрецедентную скорость и возможности, человеческий надзор остается незаменимым. Итеративные рабочие процессы, постоянная проверка фактов и приверженность этическим принципам необходимы для смягчения присущих ИИ ограничений, таких как галлюцинации и предубеждения. Будущий ландшафт исследований будет характеризоваться симбиотическими отношениями между человеком и ИИ, где ИИ берет на себя рутинные задачи, а человек обеспечивает стратегическое руководство, критическую проверку и творческую интерпретацию. Освоение этих новых методов промпт-инжиниринга позволит профессионалам не просто адаптироваться к этой эволюции, но и активно формировать ее, открывая новые горизонты в поиске знаний.

Источники

1. deliverables.ai, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://deliverables.ai/blog/what-is-deep-research-ai#:~:text=Deep%20Research%20AI%20Goes%20Beyond,based%20on%20pre%2Dtrained%20knowledge.
2. What Is Deep Research AI? — Deliverables AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://deliverables.ai/blog/what-is-deep-research-ai
3. How to Use ChatGPT Deep Research: A Step-by-Step Guide, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.gptbots.ai/blog/chatgpt-deep-research
4. How to use Google’s Deep Research, an AI researching tool, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://blog.google/products/gemini/tips-how-to-use-deep-research/
5. ChatGPT Deep Research Prompts: Your New SECRET Life Hack!, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://runtheprompts.com/prompts/chatgpt/deep-research-prompts/
6. Best Practices for Using AI Research Tools: Tips for Enhanced Research Efficiency, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://examples.tely.ai/best-practices-for-using-ai-research-tools-tips-for-enhanced-research-efficiency/
7. 10 ChatGPT Deep Research Prompts For Marketing — Prompts, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.godofprompt.ai/blog/deep-research-prompts-for-marketing
8. How to Use Grok AI: A Comprehensive Guide — THAT Blog, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://blog.thatagency.com/how-to-use-grok-ai
9. Understanding Grok: A Comprehensive Guide to Grok Websearch …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.tryprofound.com/blog/understanding-grok-a-comprehensive-guide-to-grok-websearch-grok-deepsearch
10. Prompt Engineering: The Future-Proof Skill for Business Analysts, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.adaptiveus.com/blog/prompt-engineering-for-business-analysts/
11. 10 Tips for Using ChatGPT For Research Effectively — Otio Blog, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://otio.ai/blog/using-chatgpt-for-research
12. ChatGPT in Academic Writing and Research: Best Tips for Effective …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.yomu.ai/blog/chatgpt-in-academic-writing-and-research-best-tips-for-effective-use
13. AI in Academic Writing: Ethical Considerations and Best Practices | Oxford Protein Informatics Group, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.blopig.com/blog/2025/03/ai-in-academic-writing-ethical-considerations-and-best-practices/
14. Getting Started with ChatGPT: Setup and Basic Prompts, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://learnprompting.org/docs/basics/chatgpt_basics_prompt
15. How to Craft Prompts — AI-Based Literature Review Tools — Library Guides — LibGuides, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://tamu.libguides.com/c.php?g=1289555&p=9642751
16. Understanding Prompt Structure: Key Parts of a Prompt, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://learnprompting.org/docs/basics/prompt_structure
17. Mastering Google Gemini Prompts: Guide for Better AI Responses …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://medium.com/@CherryZhouTech/mastering-google-gemini-prompts-guide-for-better-ai-responses-fb9840055df3
18. Prompt Engineering — AI and Academic Research: A Guide — Library …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://libguides.tulane.edu/AI/prompts
19. How to Write a Deep Research Prompt for Gemini 1.5: Best Practices and Real-World Use Cases — 7 Minute AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://7minute.ai/deep-research-prompt-for-gemini/
20. Intro to writing effective AI legal prompts, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://legal.thomsonreuters.com/blog/writing-effective-legal-ai-prompts/
21. Tips to write prompts for Gemini — Google Workspace Learning Center, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://support.google.com/a/users/answer/14200040?hl=en
22. Prompt engineering best practices for ChatGPT | OpenAI Help Center, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://help.openai.com/en/articles/10032626-prompt-engineering-best-practices-for-chatgpt
23. Write better prompts for Gemini for Google Cloud, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://cloud.google.com/gemini/docs/discover/write-prompts
24. Ensuring Consistent LLM Outputs Using Structured Prompts — Ubiai, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://ubiai.tools/ensuring-consistent-llm-outputs-using-structured-prompts-2/
25. Prompt Engineering for AI Guide | Google Cloud, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering
26. 10 prompt engineering examples and techniques for early-stage …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://merge.rocks/blog/10-prompt-engineering-examples-and-techniques-for-early-stage-startups
27. Using Anthropic: Best Practices, Parameters, and Large Context …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.prompthub.us/blog/using-anthropic-best-practices-parameters-and-large-context-windows
28. Prompt engineering overview — Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
29. Long context prompting tips — Anthropic API, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/long-context-tips
30. Prompt Engineering of LLM Prompt Engineering : r/PromptEngineering — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1hv1ni9/prompt_engineering_of_llm_prompt_engineering/
31. Pretty good results with this prompt re-writter Project in Claude Desktop : r/ClaudeAI — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1ktwee0/pretty_good_results_with_this_prompt_rewritter/
32. New prompting rules when using reasoning models (Deep …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://sophiehundertmark.medium.com/new-prompting-rules-when-using-reasoning-models-deep-research-3810ea97bef3
33. How to Optimize Prompting for Large Language Models in Clinical Research — PMC, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11444847/
34. ChatGPT Prompt of the Day: The Deep Research GPT : r … — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius/comments/1jbyp7a/chatgpt_prompt_of_the_day_the_deep_research_gpt/
35. Guidelines for Effective Deep Research Prompts : r/PromptEngineering — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1krx0jz/guidelines_for_effective_deep_research_prompts/
36. 100 ChatGPT Prompts for Research That Help You Get Work Done — AskYourPDF, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://askyourpdf.com/blog/chatgpt-prompts-for-research
37. Unpacking Claude’s System Prompt – O’Reilly, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.oreilly.com/radar/unpacking-claudes-system-prompt/
38. Design Smarter Prompts and Boost Your LLM Output: Real Tricks from an AI Engineer’s Toolbox | Towards Data Science, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://towardsdatascience.com/boost-your-llm-outputdesign-smarter-prompts-real-tricks-from-an-ai-engineers-toolbox/
39. Let’s build Claude Deep Research! : r/ClaudeAI — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1j24sf4/lets_build_claude_deep_research/
40. 10 Claude Prompts for Academic Writing — Prompt Advance, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://promptadvance.club/claude-prompts/writing/academic-writing
41. Long context prompting for Claude 2.1 \ Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.anthropic.com/news/claude-2-1-prompting
42. 10 Best Grok 3 Prompts for Deep Research — AI Tools, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.godofprompt.ai/blog/10-best-grok-3-prompts-for-deep-research
43. 5 Deep Research Prompts that are Supercharging our Sales …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://openpipe.ai/blog/deep-research-prompts
44. Fifteen Examples of how to use Deep Research in ChatGPT (With prompts), дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://daily.promptperfect.xyz/p/fifteen-examples-of-how-to-use-deep-research-in-chatgpt-with-prompts
45. Here’s How to Use ChatGPT as a Journalist | by Bernard Builds …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://medium.com/prompt-engine/heres-how-to-use-chatgpt-as-a-journalist-a852e4b7ac46
46. Claude Code: Best practices for agentic coding — Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices
47. Claude Code Tutorial: How to Generate, Debug and Document Code with AI | Codecademy, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.codecademy.com/article/claude-code-tutorial-how-to-generate-debug-and-document-code-with-ai
48. Writing AI Prompts: 7 Key Elements — RebelMouse, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.rebelmouse.com/ai-writing-prompts
49. A Complete Guide to Grok AI (xAI) — Learn Prompting, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://learnprompting.org/blog/guide-grok
50. Mastering Grok AI: From Basics to Advanced Techniques (2025 Guide), дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://latenode.com/blog/mastering-grok-ai-from-basics-to-advanced-techniques-2025-guide
51. Why I moved half my AI workflow to Claude — Charafeddine, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.cohorte.co/letters/why-i-moved-half-of-my-ai-workflow-to-claude
52. How to Use Claude AI Full Guide (2024) — Jamie AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.meetjamie.ai/blog/how-to-use-claude
53. Extended thinking tips — Anthropic API, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/extended-thinking-tips
54. Mastering Claude AI: A Comprehensive Guide on How to Use It Like a Pro — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1944yiy/mastering_claude_ai_a_comprehensive_guide_on_how/
55. Claude is a good critic — here’s possible proof : r/ClaudeAI — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1cmc1z8/claude_is_a_good_critic_heres_possible_proof/
56. Advanced Prompt Engineering Techniques — Mercity AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.mercity.ai/blog-post/advanced-prompt-engineering-techniques
57. What is Prompt Engineering? — AI Prompt Engineering Explained …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://aws.amazon.com/what-is/prompt-engineering/
58. Best Practices for Large Language Models: Home — CMU LibGuides, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://guides.library.cmu.edu/LLM_best_practices
59. I Used ChatGPT’s Deep Research Tool For Academic Research …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.techlearning.com/how-to/i-used-chatgpts-deep-research-tool-for-academic-research-heres-what-i-learned
60. Claude prompting guide — General tips for effective prompting — DEV Community, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://dev.to/shawon/claude-prompting-guide-general-tips-for-effective-prompting-5hi5
61. The Complete Guide to Grok AI: Applications, Technical Analysis, and Implementation for Business Leaders, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://guptadeepak.com/grok-ai/
62. AI Data Collection: Key Concepts & Best Practices — Nexla, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://nexla.com/ai-readiness/ai-data-collection/

langgptai/awesome-deep-research-prompts (GitHub)

• Описание: Открытая коллекция готовых шаблонов промптов, охватывающих различные аспекты Deep Research, такие как постановка целей, разбиение на подзадачи, указание источников и формата вывода. 1
• Ссылка: https://github.com/langgptai/awesome-deep-research-prompts

1. langchain-ai/open_deep_research (GitHub)

• Описание: Конфигурируемый, полностью открытый фреймворк для Deep Research, который работает с различными моделями и поисковыми инструментами. Он поддерживает многоагентную систему, разбивая большие темы на подзадачи и используя веб-поиск.
• Ссылка: https://github.com/langchain-ai/open_deep_research

1. JigsawStack/deep-research (GitHub)

• Описание: Open-source библиотека, предназначенная для глубоких исследований, с поддержкой рекурсивного поиска, цепочки запросов, верификации и автоматической генерации библиографии.
• Ссылка:(https://github.com/JigsawStack/deep-research)

1. beamlit/template-deepresearch (GitHub)

• Описание: Шаблонный агент, использующий LangGraph и GPT-4, для формирования плана исследования, разбиения задач, сбора данных и структурирования отчетов с указанием источников.
• Ссылка: https://github.com/beamlit/template-deepresearch

1. reading-plus-ai/mcp-server-deep-research (GitHub)

• Описание: Серверная реализация глубокого исследования, включающая разбивку на подпроцессы, интеграцию с веб-поиском, цитирование и автоматическое создание отчетов.
• Ссылка: https://github.com/reading-plus-ai/mcp-server-deep-research

1. DocsBot AI Deep Research Prompt

• Описание: Системный промпт, который задает этапы анализа для ChatGPT, Claude, Gemini, включая качество данных, источники, выводы и ссылки.
• Ссылка: https://docsbot.ai/deep-research-prompt

1. gemini-deep-research-prompt (GitHub Gist)

• Описание: Продвинутый промпт для Gemini, который описывает полный процесс исследования — от плана до отчета и логирования каждого шага.
• Ссылка: https://gist.github.com/swayson/ed7d8db74dd9c50a3b5568cd969ccad8

1. Deep Researcher Mega-Prompt (GodOfPrompt)

• Описание: Готовый «мега-промпт» для сложных исследований, который адаптируется под различные модели, включая ChatGPT, Grok и Perplexity. 3
• Ссылка: https://www.godofprompt.ai/blog/deep-research-prompts

1. DeepSeek / Tom’s Guide prompts

• Описание: Набор проверенных промптов для различных задач, таких как резюмирование исследовательских статей, анализ рисков и конкурентный анализ, адаптированных для Grok и DeepSeek. 4
• Ссылка: https://www.godofprompt.ai/blog/10-best-grok-3-prompts-for-deep-research (раздел «DeepSeek / Tom’s Guide prompts»)

1. Grok 3 Deepsearch System Prompt (GitHub Gist)

• Описание: Подробный системный промпт для Grok 3 DeepSearch, определяющий его поведение, использование инструментов (веб-поиск, X Search), форматирование ответа (прямой ответ + подробный раздел), а также правила цитирования и прозрачности рассуждений. 5
• Ссылка: https://gist.github.com/matijagrcic/a959cf15a84813c2214757460038ef20

1. Claude Prompts for Academic Writing and Research (PromptAdvance.Club)

• Описание: Коллекция детализированных промптов для Claude, охватывающих такие задачи, как мозговой штурм тем, разработка исследовательских вопросов, помощь в обзоре литературы, формулирование гипотез, создание планов, написание разделов статей, исправление грамматики и форматирование ссылок. 6
• Ссылка: https://promptadvance.club/claude-prompts/writing/academic-writing

1. ChatGPT Deep Research Prompts for Marketing (GodOfPrompt)

• Описание: 10 промптов для ChatGPT Deep Research, разработанных для маркетологов, чтобы получить инсайты и оптимизировать стратегии. Включают анализ рыночных тенденций, исследование конкурентов, разработку персон аудитории, SEO и ключевые слова, контент-маркетинг, платную рекламу, социальные сети, email-маркетинг, поведение потребителей и позиционирование бренда. 7
• Ссылка: https://www.godofprompt.ai/blog/deep-research-prompts-for-marketing

1. Prompt Engineering Examples and Techniques for Early-Stage Startups (Merge.Rocks)

• Описание: 10 примеров промптов и техник промпт-инжиниринга, полезных для стартапов с ограниченными ресурсами. Включают zero-shot, one-shot, few-shot, chain-of-thought, итеративное промптирование, а также примеры для поиска ниш, сравнения бизнес-моделей и анализа конкурентов. 8
• Ссылка: https://merge.rocks/blog/10-prompt-engineering-examples-and-techniques-for-early-stage-startups

1. Prompt Engineering 101 for Journalists (JournalismCourses.org)

• Описание: Бесплатный онлайн-курс, который учит журналистов создавать эффективные промпты для ИИ, автоматизировать рутинные задачи и этично интегрировать ИИ в свою работу. Включает промпты для исследования текущих событий, сбора фоновой информации, интерпретации сложных данных, структурирования статей и генерации заголовков. 9
• Ссылка: https://journalismcourses.org/product/prompt-engineering-101-for-journalists/

1. OpenPipe.ai Deep Research Prompts

• Описание: Пять промптов, используемых для уточнения стратегии продаж, включая выявление высокоценных потенциальных клиентов на конференциях и поиск «теплых» знакомств через существующие сети инвесторов. 11
• Ссылка: https://openpipe.ai/blog/deep-research-prompts

1. LLM Prompt Library (GitHub)

• Описание: Коллекция экспериментальных промптов, Jinja2 шаблонов и скриптов для моделей машинного интеллекта от OpenAI, Anthropic, Meta, Mistral, Google, xAI и других. Включает категории для программирования, написания текстов, финансов, юриспруденции, медицины, маркетинга и продаж.
• Ссылка: https://github.com/abilzerian/LLM-Prompt-Library

1. Prompt Engineering Guide (DAIR.AI)

• Описание: Обширное руководство по промпт-инжинирингу, содержащее последние статьи, учебные пособия, лекции и инструменты, связанные с промпт-инжинирингом для LLM. Охватывает базовые принципы, продвинутые техники (CoT, самосогласованность, цепочка промптов) и вопросы этики.
• Ссылка: https://www.promptingguide.ai/

1. The Prompt Index

• Описание: База данных промптов, созданная сообществом инженеров промптов, с возможностью поиска и фильтрации. Предлагает инструменты для обмена промптами, A/B тестирования моделей и оптимизации промптов.
• Ссылка: https://www.thepromptindex.com/

1. ChatGPT Prompts Database (Tulane University Libraries)

• Описание: База данных, предлагающая более 1000 промптов для получения лучших результатов от ChatGPT. Входит в состав руководства по промпт-инжинирингу для академических исследований. 12
• Ссылка: https://libguides.tulane.edu/AI/prompts

📌 Как их использовать:

• Для настройки агентов Deep Research: Репозитории, такие как langgptai/awesome-deep-research-prompts, langchain-ai/open_deep_research,(https://github.com/JigsawStack/deep-research) и beamlit/template-deepresearch, предоставляют фреймворки и шаблоны для создания многошаговых поисковых агентов и генерации отчетов.
• Для методов структурирования промпта: Ресурсы, такие как(https://docsbot.ai/deep-research-prompt), gemini-deep-research-prompt и(https://www.godofprompt.ai/blog/deep-research-prompts), предлагают методы структурирования промптов, определяющие этапы исследования, типы источников и формат вывода.
• Для проверенных кейсов по областям: Коллекции, такие как(https://www.godofprompt.ai/blog/10-best-grok-3-prompts-for-deep-research),(https://promptadvance.club/claude-prompts/writing/academic-writing),(https://www.godofprompt.ai/blog/deep-research-prompts-for-marketing),(https://merge.rocks/blog/10-prompt-engineering-examples-and-techniques-for-early-stage-startups,(https://promptadvance.club/claude-prompts/writing/academic-writing),(https://www.godofprompt.ai/blog/deep-research-prompts-for-marketing),(https://merge.rocks/blog/10-prompt-engineering-examples-and-techniques-for-early-stage-startups,(https://www.godofprompt.ai/blog/deep-research-prompts-for-marketing),(https://merge.rocks/blog/10-prompt-engineering-examples-and-techniques-for-early-stage-startups))) и Prompt Engineering 101 for Journalists, содержат примеры промптов для конкретных областей, таких как рынок, академия, риски, потребительские исследования, журналистика и продажи.

Источники

1. Fifteen Examples of how to use Deep Research in ChatGPT (With prompts), дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://daily.promptperfect.xyz/p/fifteen-examples-of-how-to-use-deep-research-in-chatgpt-with-prompts
2. Claude prompting guide — General tips for effective prompting — DEV Community, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://dev.to/shawon/claude-prompting-guide-general-tips-for-effective-prompting-5hi5
3. ChatGPT Deep Research Prompts: Your New SECRET Life Hack!, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://runtheprompts.com/prompts/chatgpt/deep-research-prompts/
4. Understanding Grok: A Comprehensive Guide to Grok Websearch …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.tryprofound.com/blog/understanding-grok-a-comprehensive-guide-to-grok-websearch-grok-deepsearch
5. Grok 3 system prompts · GitHub, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://gist.github.com/matijagrcic/a959cf15a84813c2214757460038ef20
6. 10 Claude Prompts for Academic Writing — Prompt Advance, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://promptadvance.club/claude-prompts/writing/academic-writing
7. 10 ChatGPT Deep Research Prompts For Marketing — Prompts, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.godofprompt.ai/blog/deep-research-prompts-for-marketing
8. 10 prompt engineering examples and techniques for early-stage …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://merge.rocks/blog/10-prompt-engineering-examples-and-techniques-for-early-stage-startups
9. Here’s How to Use ChatGPT as a Journalist | by Bernard Builds …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://medium.com/prompt-engine/heres-how-to-use-chatgpt-as-a-journalist-a852e4b7ac46
10. Prompt Engineering 101 for Journalists — Journalism Courses by …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://journalismcourses.org/product/prompt-engineering-101-for-journalists/
11. 5 Deep Research Prompts that are Supercharging our Sales …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://openpipe.ai/blog/deep-research-prompts
12. Prompt Engineering — AI and Academic Research: A Guide — Library …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://libguides.tulane.edu/AI/prompts

Работа с DR через API, в отличие от веб-интерфейса, предоставляет разработчикам полный контроль над процессом исследования. Это позволяет:

• Кастомизировать рабочие процессы: Адаптировать каждый шаг исследования под специфические нужды, например, интегрировать внутренние базы данных или проприетарные документы.
• Достигать большей глубины и точности: Разбивать сложные запросы на подзадачи, использовать специализированные инструменты и получать синтезированные отчеты с подробными библиографиями.
• Масштабировать операции: Запускать запросы асинхронно для пакетной обработки или встраивать DR в приложения для автоматизации.
• Обеспечивать прозрачность: Просматривать каждый шаг процесса исследования, от исходных поисковых запросов до выполнения кода, что повышает проверяемость результатов.
• Внедрять инновации: Создавать уникальные корпоративные инструменты, выходящие за рамки стандартных чат-интерфейсов.

1. ChatGPT Deep Research API

ChatGPT Deep Research через API автоматизирует сложные исследовательские процессы, требующие рассуждений, планирования и синтеза информации из реального мира.

Ключевые особенности и практики:

• Автоматизация рабочего процесса: API позволяет автоматизировать весь процесс — от высокоуровневого запроса до структурированного, цитируемого отчета, используя агентную модель для декомпозиции задач, веб-поиска и синтеза результатов.
• Контроль над процессом: В отличие от пользовательского интерфейса ChatGPT, где некоторые шаги (например, уточнение запроса вспомогательной моделью) абстрагированы, API предоставляет прямой программный доступ. Это дает разработчику свободу пропускать или настраивать эти шаги, возлагая большую ответственность на качество входного промпта.
• Выбор моделей: Используйте специализированные модели, такие как o3-deep-research-2025-06-26 для высококачественного синтеза или o4-mini-deep-research-2025-06-26 для скорости.
• Параметры API:

• role в системном сообщении: Определите роль ИИ (например, «эксперт по рыночному анализу»).
• summary: Установите «auto» для лучшего доступного резюме или «detailed» для более подробного.
• web_search_preview и code_interpreter: Включите необходимые инструменты. web_search_preview обычно обязателен, code_interpreter — опционален.
• background=True: Включите фоновый режим для асинхронного выполнения запроса, чтобы избежать тайм-аутов.

• Парсинг ответа: Ответ API включает структурированный окончательный ответ, встроенные цитаты, резюме шагов рассуждения и метаданные источника. Вы можете программно извлекать отчет, аннотации (цитаты), шаги рассуждения, шаги веб-поиска и шаги выполнения кода.
• Интеграция с GitHub: API позволяет подключаться к репозиториям GitHub для анализа кода, файлов README и других документов в реальном времени.

2. Grok DeepSearch API

Grok DeepSearch API полностью совместим со схемой OpenAI Chat API, что упрощает его использование.

Ключевые особенности и практики:

• Совместимость: Просто замените api.openai.com на deepsearch.jina.ai для начала работы.
• Потоковая передача (Streaming): Grok может доставлять события по мере их возникновения (шаги рассуждения, окончательные ответы) через Server-Sent Events. Это настоятельно рекомендуется, так как запросы DeepSearch могут занимать значительное время.
• Параметры API для контроля исследования:

• reasoning_effort: Простейший способ регулировки качества.
• budget_tokens: Максимальное количество токенов, разрешенное для всего процесса DeepSearch (включая веб-поиск, чтение, рефлексию, суммирование и кодирование). Большие бюджеты приводят к лучшему качеству ответа.
• max_attempts: Определяет, сколько раз система будет повторять попытки решения проблемы, если внутренние проверки качества не пройдены.
• team_size: Позволяет системе декомпозировать исходную проблему на подпроблемы и исследовать их независимо (подобно паттерну map-reduce). Увеличивает широту поиска. Рекомендуется увеличивать team_size и budget_tokens вместе.

• Управление хостнеймами: Используйте boost_hostnames (приоритет), bad_hostnames (исключение) и only_hostnames (только эти домены) для контроля над посещаемыми веб-сайтами.
• Прозрачность: Grok предоставляет видимую трассировку рассуждений, позволяя пользователям наблюдать за выбором источников, оценкой доказательств и логическими шагами, ведущими к выводам.1

3. Gemini Deep Research API

Gemini Deep Research доступен через API и может использоваться для фундаментальных исследований в различных дисциплинах.

Ключевые особенности и практики:

• Получение API-ключа: Доступ к API осуществляется через Google AI for Developers.
• Python Library: Используйте pip install google-generativeai для работы с API.
• Возможности для исследований: API поддерживает тонкую настройку моделей Gemini, анализ и контроль вывода модели (например, Logprobs, CitationMetadata, responseSchema, topP, topK), мультимодальные вводы и большие контекстные окна (до 2 миллионов токенов для Gemini 1.5 Pro).
• Интеграция с Google Cloud: Vertex AI может предоставить дополнительную инфраструктуру для поддержки.
• Академическая программа: Квалифицированные академические исследователи могут подать заявку на получение кредитов API и более высоких лимитов запросов.
• Общие советы по промптингу (применимые к API): Используйте естественный язык, будьте ясны и лаконичны, предоставляйте контекст, используйте специфические ключевые слова и разбивайте сложные задачи на отдельные запросы.3

4. Claude API (для глубокого анализа документов)

Хотя Claude не имеет отдельного режима «Deep Research» в том же смысле, что ChatGPT или Grok, его API и большое контекстное окно делают его чрезвычайно мощным для глубокого анализа обширных документов и синтеза информации.5

Ключевые особенности и практики:

• Большое контекстное окно: Модели Claude 3 поддерживают до 200 000 токенов, что эквивалентно примерно 350-500 страницам текста.8
• Оптимизация длинного контекста:

• Размещайте длинные данные сверху: Для документов объемом 20 000 токенов и более помещайте их в самое начало промпта, перед запросом, инструкциями и примерами. Это значительно улучшает производительность.11
• Запросы в конце: Размещайте конкретные вопросы или задачи в самом конце промпта. Это может улучшить качество ответа до 30%.11
• Структурируйте контент с помощью XML-тегов: Используйте теги <document>, <document_content>, <source> для организации нескольких документов и их метаданных, что повышает ясность.11
• Обосновывайте ответы цитатами: Инструктируйте Claude сначала извлекать и цитировать релевантные разделы из документов, прежде чем приступать к основной задаче. Это помогает модели фокусироваться на наиболее важной информации.11

• Расширенное мышление (Extended Thinking): Включите режим расширенного мышления, добавив объект thinking с type=enabled и budget_tokens. Это дает Claude дополнительное время на вычисления для более тщательного анализа. API может возвращать резюме полного мыслительного процесса Claude (summarized thinking).
• Параллельная обработка: Вы можете запускать несколько экземпляров Claude параллельно для выполнения различных задач, что повышает эффективность.12
• Снижение галлюцинаций: Claude разработан с учетом снижения галлюцинаций, но явные инструкции по выражению неопределенности или использованию цитат могут дополнительно повысить надежность.13

5. Общие лучшие практики промпт-инжиниринга для API

Эти принципы применимы ко всем LLM при работе через API:

• Ясность и специфичность: Всегда будьте максимально точны и конкретны в своих инструкциях. Избегайте двусмысленности и используйте четкие глаголы действия (например, «анализировать», «суммировать», «сравнить»).
• Контекст: Предоставляйте достаточный фоновый контекст, определяйте термины и указывайте любые специфические перспективы, чтобы ИИ полностью понял запрос.
• Итеративное уточнение: Рассматривайте промптинг как итеративный процесс. Начните с первоначального промпта, проанализируйте ответ и уточните промпт на основе полученных результатов.
• Структурированный вывод: Четко указывайте желаемый формат ответа (отчеты, резюме, таблицы, JSON, код). Используйте разделители (Markdown, XML-теги, заголовки) для организации информации.
• Присвоение роли (персоны): Назначьте ИИ конкретную роль (например, «эксперт по финансовому анализу», «опытный журналист»). Это помогает ИИ адаптировать свой тон, фокус и глубину ответа.
• Цепочка промптов и декомпозиция: Разбивайте сложные задачи на более мелкие, последовательные промпты. Вывод одного промпта может служить вводом для следующего.
• Примеры (Few-shot/One-shot/Zero-shot): Предоставляйте примеры желаемого формата или стиля вывода. Это особенно полезно для сложных задач.
• Отрицательные ограничения (Guardrails): Явно указывайте, что ИИ не должен делать или включать, чтобы снизить галлюцинации и нерелевантный контент.
• Вложение файлов/Контекстная инъекция: Прикрепляйте файлы (PDF, электронные таблицы, код) для предоставления дополнительного контекста, особенно для очень технических или специфических тем.

6. Технические аспекты использования API

При работе с API Deep Research важно учитывать следующие технические моменты:

• Управление API-ключами: Всегда храните API-ключи в безопасности и не раскрывайте их в публичном коде.
• Использование SDK: Используйте официальные SDK (например, Python SDK для OpenAI или Google Gemini) для упрощения взаимодействия с API.
• Асинхронные операции: Поскольку запросы Deep Research могут занимать от 5 до 30 минут, используйте асинхронные вызовы или фоновые режимы, чтобы избежать тайм-аутов и поддерживать отзывчивость приложения.
• Динамическое ограничение скорости (Rate Limiting) и пакетная обработка: Для управления непредсказуемыми пиками спроса и оптимизации пропускной способности используйте динамическое ограничение скорости и объединяйте несколько вызовов API в один пакет.
• Обработка ошибок и восстановление: Внедряйте механизмы обработки ошибок, такие как «circuit breakers» и повторные попытки, для обеспечения надежности.
• Мониторинг: Отслеживайте ключевые метрики, такие как задержка и использование токенов, чтобы предотвратить сбои и оптимизировать производительность.
• Управление бюджетом токенов: Будьте внимательны к параметрам, таким как budget_tokens (Grok) или ограничениям контекстного окна (Claude), чтобы контролировать затраты и глубину исследования.

Использование этих мануалов и лучших практик позволит вам эффективно использовать API Deep Research для создания мощных, настраиваемых и масштабируемых исследовательских решений.

Источники

1. Understanding Grok: A Comprehensive Guide to Grok Websearch …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.tryprofound.com/blog/understanding-grok-a-comprehensive-guide-to-grok-websearch-grok-deepsearch
2. How to Use Claude AI Full Guide (2024) — Jamie AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.meetjamie.ai/blog/how-to-use-claude
3. Tips to write prompts for Gemini — Google Workspace Learning Center, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://support.google.com/a/users/answer/14200040?hl=en
4. Write better prompts for Gemini for Google Cloud, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://cloud.google.com/gemini/docs/discover/write-prompts
5. Made an amazing system prompt for Grok that boosts its output : r/grok, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/grok/comments/1ivgrgc/made_an_amazing_system_prompt_for_grok_that/
6. Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance | Chroma Research, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://research.trychroma.com/context-rot
7. Why I moved half my AI workflow to Claude — Charafeddine, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.cohorte.co/letters/why-i-moved-half-of-my-ai-workflow-to-claude
8. Using Anthropic: Best Practices, Parameters, and Large Context …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.prompthub.us/blog/using-anthropic-best-practices-parameters-and-large-context-windows
9. Long context prompting tips — Anthropic API, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/long-context-tips
10. Long context prompting for Claude 2.1 \ Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.anthropic.com/news/claude-2-1-prompting
11. Prompt engineering overview — Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
12. Claude Code: Best practices for agentic coding — Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices
13. Mastering Claude AI: A Comprehensive Guide on How to Use It Like a Pro — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1944yiy/mastering_claude_ai_a_comprehensive_guide_on_how/

1. Резюме

Настоящий отчет представляет собой всесторонний анализ развивающегося ландшафта искусственного интеллекта (ИИ) в контексте углубленных исследований. В нем проводится различие между режимами «глубокого исследования» в основных больших языковых моделях (БЯМ) общего назначения, таких как ChatGPT, Gemini и Grok, и появлением специализированных агентов ИИ и платформ, ориентированных на конкретные предметные области. В отчете подробно описываются операционные возможности и присущие ограничения общих режимов глубокого исследования, подчеркивается их роль в автоматизации сбора и синтеза информации, но также указывается на их склонность к галлюцинациям и поверхностному анализу. В отличие от этого, в отчете исследуется рост специализированных агентов ИИ, которые используют многоагентные системы, продвинутые методы генерации с дополненной выборкой (RAG) и графы знаний для обеспечения более точных, проверяемых и глубоких результатов в таких областях, как научные открытия, рыночная аналитика, а также юридические и финансовые исследования. Отдельное внимание уделяется как проприетарным SaaS-решениям, так и инновационным проектам с открытым исходным кодом. В заключение подчеркивается критическая роль инженерии промптов как моста между человеческим намерением и возможностями ИИ, подчеркивая, что, хотя ИИ автоматизирует трудоемкие задачи, человеческий опыт остается незаменимым для постановки задач, проверки и получения истинно новых знаний.

2. Развивающийся ландшафт исследований на основе ИИ

2.1. Понимание «глубокого исследования» в основных БЯМ (ChatGPT, Gemini, Grok)

Режимы «глубокого исследования» в ведущих больших языковых моделях, таких как ChatGPT, Gemini и Grok, представляют собой передовую возможность ИИ, предназначенную для проведения углубленных, многоэтапных исследований с использованием данных из общедоступной сети. Эта функция точно настроена на сложные модели рассуждений, такие как модель OpenAI o3, и может автономно искать, читать, анализировать и синтезировать информацию из различных онлайн-источников, включая текстовые документы, PDF-файлы и изображения. В отличие от традиционных веб-поисков, которые предоставляют быстрые факты, глубокое исследование создано для сложных, многоуровневых запросов, требующих тщательности.

Операционный рабочий процесс этих режимов глубокого исследования обычно включает несколько этапов. Во-первых, агент ИИ выполняет декомпозицию запроса, разбивая сложный пользовательский запрос на более мелкие, управляемые подвопросы, что позволяет применять поэтапный подход к исследованию.1 Во-вторых, система приступает к агентскому просмотру, просматривая веб-страницы и собирая релевантные данные из сотен источников. Стратегия поиска является адаптивной, динамически изменяя параметры на основе первоначальных результатов.2 В-третьих, собранные данные подвергаются анализу и синтезу, при этом сравниваются различные точки зрения, перекрестно проверяются факты и оценивается надежность источников для создания отчетов, основанных на доказательствах.2 Конечным результатом является структурированный вывод – полный, цитируемый отчет, часто включающий резюме, таблицы и изображения. Наконец, агент ИИ постоянно совершенствует свой подход посредством итеративного уточнения, возвращаясь к более ранним этапам, если подозреваются пробелы или несоответствия.2 Доступ к этим режимам глубокого исследования в основном предоставляется по платным подпискам на основных платформах (например, ChatGPT Plus, Team, Enterprise, Edu; Gemini Advanced; X Premium+), часто с ежемесячными ограничениями на количество запросов.

2.2. Текущие возможности и присущие ограничения режимов глубокого исследования общего назначения

Возможности этих режимов глубокого исследования общего назначения обширны. Они превосходно справляются с извлечением большого объема онлайн-информации и ее синтезом в структурированные отчеты, значительно экономя время человека на сбор и обобщение данных. Ключевой сильной стороной является декомпозиция проблем, позволяющая разбивать сложные задачи на более мелкие компоненты и применять логику для рассуждений. Эти режимы могут применяться в различных областях, включая академические исследования (обобщение литературы, выявление тенденций), маркетинговые исследования (анализ конкурентов, анализ тенденций), юридические исследования (сбор прецедентного права) и создание контента. Кроме того, они разработаны для эффективного реагирования на четкие, подробные и итеративно уточняемые промпты, что позволяет пользователям направлять процесс исследования.

Однако эти режимы имеют присущие ограничения. Несмотря на достижения, модели могут генерировать фактически неверную информацию или «галлюцинировать» источники, что требует тщательной проверки фактов. Выходные данные иногда могут быть поверхностными, не обладая глубоким контекстным пониманием или действительно новыми идеями, выходящими за рамки общедоступной информации. Кроме того, они могут не всегда последовательно различать высоконадежные (например, рецензируемые журналы) и менее надежные источники (например, блоги), что потенциально может привести к искаженному анализу.3 Производительность может снижаться по мере увеличения длины входного контекста, и модели могут «забывать» информацию в середине очень длинных промптов.5 Доступ обычно ограничен платными уровнями с ежемесячными лимитами, что может быть препятствием для обширных исследований. Если модель начинает исследование по неверному пути, ее может быть трудно эффективно перенаправить.4 С точки зрения теории информации (энтропия Шеннона, сложность Колмогорова), БЯМ принципиально не могут создавать «новую» информацию, выходящую за рамки их обучающих данных или входных данных; они рекомбинируют и преобразуют существующие знания, а не генерируют действительно новые концепции.7

Термин «глубокое исследование», используемый в контексте основных БЯМ, в первую очередь относится к комплексному извлечению и структурированному синтезу существующей общедоступной информации, а не к генерации новых научных открытий или прорывных аналитических выводов, выходящих за рамки уже задокументированного. Несмотря на то, что эти режимы описываются как выполняющие «многоэтапные исследования» 1, «поиск, анализ и обобщение сотен онлайн-поисков» 2 и просеивание «более широкого набора источников», они также постоянно демонстрируют ограничения, такие как «поверхностный» анализ, упущение «всего контекста» 4 и теоретическая невозможность «создавать новую информацию».7 Таким образом, основная ценность этих инструментов заключается в

эффективности агрегации и представления данных, а не в создании принципиально новых знаний.

Повсеместное подчеркивание необходимости «четких и конкретных инструкций», «подробных инструкций» 8, обширного «контекста и справочной информации» 10 и «итеративного уточнения» 8 в различных платформах (ChatGPT, Gemini, Grok, Claude) указывает на критическую зависимость. Возможности «глубокого исследования» ИИ не являются полностью автономными в

определении направления. Пользователь, посредством квалифицированной инженерии промптов, фактически выступает в роли «директора по исследованиям», тщательно направляя стратегию поиска ИИ, желаемый формат вывода и даже его внутренний процесс обработки информации. Это подчеркивает, что, хотя ИИ выполняет основную работу, качество вывода по-прежнему тесно связано со способностью человека четко формулировать точные цели исследования.

Хотя БЯМ общего назначения для глубокого исследования предлагают широкую применимость в различных областях, их отмеченные недостатки — такие как проблемы с «точностью», «выдумывание источников», «поверхностный» анализ и неспособность различать «блог или рецензируемый журнал» — выявляют существенное ограничение. Эти недостатки, особенно в областях, требующих высокой точности и качества источников (например, научные, юридические, финансовые исследования), создают острую потребность в более специализированных агентах ИИ. Этот присущий компромисс между широкой полезностью и предметной строгостью напрямую подготавливает почву для последующего обсуждения специализированных агентов ИИ, позиционируя их как решение этих неудовлетворенных потребностей.

Таблица 1: Сравнение режимов глубокого исследования общего назначения

3. Развитие специализированных агентов ИИ для углубленных исследований

3.1. Определение агентского ИИ и его роль в научных и деловых открытиях

Агенты ИИ представляют собой значительный прогресс по сравнению с традиционными системами ИИ, воплощая смену парадигмы в том, как интеллектуальные системы взаимодействуют со средой и достигают сложных целей. В отличие от предопределенных алгоритмов, агенты обладают способностью автономно воспринимать, рассуждать и действовать, адаптируя свое поведение на основе обратной связи.24 Они представляют собой системы, способные автономно выполнять задачи от имени пользователя или другой системы, разрабатывая свой рабочий процесс и используя доступные инструменты.24

Развитие агентов ИИ было значительно ускорено прорывами в больших языковых моделях (БЯМ), которые заложили основу для более сложных возможностей рассуждений. Современные агенты ИИ используют передовые БЯМ в качестве основных компонентов, дополняя их специализированными модулями для памяти, планирования, использования инструментов и взаимодействия со средой.24 Ключевые особенности агентского ИИ включают автономию принятия решений (принятие независимых решений), возможности обучения (улучшение производительности со временем), адаптивность (корректировка поведения в ответ на новые условия) и минимальный человеческий контроль (работа в течение длительных периодов без постоянного надзора).25 Они могут проявлять инициативу, составлять планы и выполнять целые задачи от начала до конца.32

Агентский ИИ преобразует научные открытия, автоматизируя традиционно трудоемкие процессы, такие как генерация гипотез, обзор литературы, разработка экспериментов и анализ данных.33 В бизнесе они решают новые задачи, такие как сверка финансовых отчетов, покупка розничных товаров и организация юридических рабочих процессов.24 Эта автоматизация потенциально может ускорить темпы открытий, снизить затраты и демократизировать доступ к передовым исследовательским инструментам.33

3.2. Основные архитектурные принципы: Многоагентные системы, продвинутый RAG и графы знаний

В основе специализированных агентов ИИ лежат несколько ключевых архитектурных принципов, которые позволяют им выходить за рамки возможностей общих БЯМ.

Многоагентные системы предполагают совместную работу специализированных агентов ИИ с четко определенными ролями и общими целями для достижения сложных задач. Эта структура имитирует человеческие командные структуры, где различные эксперты вносят свой вклад в общую задачу.26 Примеры включают AI Co-Scientist от Google, который использует агентов-супервизоров и агентов-исполнителей 35, и cmbagent – систему с примерно 30 агентами БЯМ, специализирующимися на таких задачах, как извлечение научных статей, написание кода, интерпретация результатов и критика результатов других агентов.36

Продвинутая генерация с дополненной выборкой (RAG). Системы RAG соединяют БЯМ с конкретными, часто проприетарными или курируемыми наборами данных (например, PDF-файлами, внутренними документами), чтобы обосновать свои ответы проверяемой информацией, тем самым значительно снижая галлюцинации и повышая точность.40 Продвинутый RAG фокусируется на глубоком понимании документов, точном извлечении данных и сложном синтезе результатов, гарантируя, что выходные данные хорошо цитируются и являются надежными.41 Известные фреймворки RAG с открытым исходным кодом включают:

• LangChain. Предлагает модульную и расширяемую архитектуру с обширной библиотекой интеграций (более 700 инструментов) и гибкой абстракцией «Цепочки» для создания сложных конвейеров. Его API LangGraph поддерживает агентские и циклические системы RAG, ориентированные на готовность к производству, наблюдаемость и трассировку.31
• LlamaIndex. Изначально фреймворк данных для БЯМ, LlamaIndex стал ведущим инструментом для создания надежных и готовых к производству приложений RAG, превосходно справляясь со сложными стратегиями индексирования и извлечения для сложных и мультимодальных данных. Он включает передовые методы индексирования (например, древовидные, с учетом ключевых слов), мощные маршрутизаторы запросов и сильный акцент на прием данных из широкого спектра источников, стремясь к более тесной интеграции с корпоративными данными.41
• Haystack от deepset. Зрелый и модульный фреймворк для готовых к производству систем NLP с сильным акцентом на RAG. Он обеспечивает гибкий подход на основе конвейера, надежную поддержку различных векторных баз данных и мощные инструменты оценки. Он поддерживает как плотные, так и разреженные методы извлечения и ориентирован на масштабируемость, безопасность и мониторинг корпоративного уровня.41

Графы знаний (KG) организуют данные из нескольких источников, фиксируя информацию о сущностях и их взаимосвязях. Они добавляют решающий контекст и глубину системам ИИ, преобразуя структурированные и неструктурированные данные в графовую модель, которая обеспечивает глубокий контекст и многошаговые рассуждения.45 Графы знаний дополняют методы машинного обучения, уменьшая потребность в больших размеченных наборах данных, облегчая трансферное обучение и объяснимость, а также кодируя предметно-ориентированные знания, которые было бы дорого получать только из данных.46 Они также используются для ведения аудиторских следов и реализации надежного контроля доступа.45

Генеральные БЯМ часто характеризуются как «чат-боты», которые в основном «отвечают на вопросы на основе предварительно обученных знаний».1 Это подразумевает реактивную модель взаимодействия «запрос-ответ». В резком контрасте, определения агентов ИИ подчеркивают «автономию» 24, способность «разрабатывать свой рабочий процесс и использовать доступные инструменты» 24, «проявлять инициативу, составлять планы и выполнять целые задачи от начала до конца» 32, а также «интеллектуально сотрудничать».27 Это представляет собой фундаментальный сдвиг в роли ИИ от пассивного поставщика информации к активному, целенаправленному участнику сложных рабочих процессов. Появление «многоагентного сотрудничества» 31 еще больше подтверждает это, указывая на переход к распределенному ИИ-интеллекту, который может имитировать и дополнять человеческие команды, становясь, таким образом, настоящими «сотрудниками» в исследованиях и бизнесе.

Критическим ограничением общих БЯМ является их склонность к «галлюцинациям» и предоставлению «поверхностной» или «ненадежной» информации. Продвинутые фреймворки RAG напрямую решают эту проблему, «подключая большие языковые модели к набору данных… и ограничивая их производительность ими. Именно так можно избежать многих ошибок и галлюцинаций».40 Дополняя это, графы знаний (KG) еще больше повышают надежность, «организуя данные из нескольких источников, фиксируя информацию о сущностях… и формируя связи между ними» 46, обеспечивая «глубокий контекст и многошаговые рассуждения для получения более точных, релевантных и объяснимых результатов».45 Явное предоставление «аудиторского следа» и «трассировки источников» с помощью KG 45 напрямую противодействует проблемам проверяемости общих БЯМ. Этот комбинированный архитектурный подход означает сложный ответ на основные проблемы надежности и глубины, выходя за рамки простого веб-поиска к курируемым, структурированным и взаимосвязанным базам знаний, которые обеспечивают действительно обоснованные и объяснимые исследования ИИ.

Таблица 2: Ключевые особенности специализированных архитектур агентов ИИ

4. Ведущие SaaS-платформы для предметно-ориентированных углубленных исследований

4.1. Инновации в ИИ для научных открытий (например, открытие лекарств, материаловедение, биология)

Специализированные SaaS-платформы ИИ революционизируют научные открытия, автоматизируя трудоемкие процессы и предоставляя глубокие, предметно-ориентированные возможности.

FutureHouse — это некоммерческая исследовательская лаборатория, создающая агентов ИИ для автоматизации научных исследований в биологии и других сложных науках.47 Их платформа, запущенная в мае 2025 года, включает специализированных агентов, таких как:

• Crow (ранее PaperQA): Отлично справляется с извлечением и обобщением информации из научной литературы.34
• Falcon: Способен собирать и анализировать больше источников, чем Crow.34
• Phoenix: Предназначен для помощи исследователям в планировании химических экспериментов с использованием специализированных инструментов.34
• Finch: Агент, предназначенный для автоматизации открытий, основанных на данных, в биологии.34
  
  FutureHouse стремится устранить узкие места, ускорить темпы научных открытий, снизить затраты и демократизировать доступ к передовым исследовательским инструментам, дополняя человеческий опыт, а не заменяя его.33

Платформы ИИ для открытия лекарств. Рынок SaaS-платформ для открытия лекарств быстро расширяется благодаря увеличению расходов на фармацевтические исследования и разработки (R&D) и растущему внедрению ИИ/МО.48 ИИ обещает идентифицировать и тестировать новые методы лечения быстрее, потенциально сокращая время открытия лекарств в 15 раз и повышая показатели успеха.49 Варианты использования включают виртуальный скрининг, управление и анализ данных, ИИ-управляемое проектирование лекарств, содействие сотрудничеству, оптимизацию клинических испытаний, перепрофилирование лекарств, идентификацию мишеней и прогнозирование эффективности и токсичности лекарств.48 Среди известных платформ:

• Molecule AI (Molecule GEN): Платформа, запущенная в январе 2024 года, разработанная для переосмысления открытия лекарств на основе ИИ.48
• QuantHealth: Платформа для разработки лекарств на основе ИИ, которая в январе 2025 года назначила новых руководителей, сосредоточившись на комплексной операционной системе ИИ для клинических испытаний.48
• Iktos: Лидер в области ИИ и робототехники для проектирования лекарств, сотрудничающий в области открытия новых малых молекул.48

BenevolentAI является мировым лидером в применении ИИ для научных инноваций, предлагая комплексную вычислительную и экспериментальную платформу для открытия лекарств.50 Их платформа сосредоточена на четырех ключевых областях открытия и разработки лекарств:

• Знания и рассуждения: Использует комплексный биоинформационный граф знаний для ввода структурированных и неструктурированных данных, предоставляя ученым высококачественные идеи быстрее, чем традиционные методы.50
• Идентификация мишеней: Дополняет глубокий опыт ученых вычислительными и экспериментальными технологиями для противодействия предвзятости и определения оптимальных мишеней и реакции пациентов.50
• Молекулярный дизайн: Использует междисциплинарные команды в быстрых, итеративных экспериментальных циклах для оптимизации ведущих соединений.50
• Точная медицина: Использует методы машинного обучения для понимания эндотипов пациентов и их реакции, что позволяет своевременно вмешиваться в ход заболеваний.50
  
  BenevolentAI стремится улучшить жизнь пациентов, используя ИИ/МО на огромных наборах данных для получения новых знаний о заболеваниях, снижения затрат на разработку лекарств, уменьшения частоты неудач и ускорения создания лекарств.50

Платформы ИИ для исследований в области материаловедения (ExoMatter, Citrine):

• ExoMatter: Ускоряет исследования и разработки материалов, устраняя трудоемкий и дорогостоящий метод проб и ошибок традиционных методов. Их платформа сочетает глубокий научный опыт с передовым ИИ и машинным обучением для легкого скрининга неорганических кристаллических материалов на основе производительности, устойчивости и стоимости. Ключевые компоненты включают механизм скрининга материалов, пользовательские симуляции реакций и показатель ExoMatter.52
• Citrine: Использует ИИ для извлечения большей ценности из существующих знаний компании, помогая быстрее находить лучшие решения проблем клиентов. Их генеративная платформа ИИ может проводить тысячи виртуальных экспериментов и предоставляет цифрового помощника с цитатами для улучшения исследований.53

Хотя общие БЯМ могут обобщать существующую литературу, специализированные SaaS-платформы для научных открытий демонстрируют возможности, которые активно способствуют генеративным и экспериментальным фазам научного метода. Агент Phoenix от FutureHouse предназначен для «планирования химических экспериментов», а Finch — для «открытий, основанных на данных, в биологии».34 BenevolentAI явно упоминает «молекулярный дизайн», включающий «итеративные экспериментальные циклы» 50, а также «генерацию и валидацию гипотез».54 ExoMatter и Citrine подчеркивают «пользовательские симуляции реакций» и возможность проведения «тысяч виртуальных экспериментов».52 Это означает качественный скачок от пассивной обработки информации к активному научному исследованию, где ИИ функционирует как вычислительный лабораторный помощник или даже соавтор-ученый, напрямую ускоряя темпы открытий.

Успех этих научных SaaS-платформ глубоко коренится в их предметно-ориентированной направленности, что отличает их от общих режимов глубокого исследования, которые могут быть «поверхностными» и «упускать контекст» 4, часто испытывая трудности с «нишевой, неинтуитивной информацией». Платформы для открытия лекарств «разработаны экспертами с глубокими отраслевыми знаниями» для решения «уникальных процессов, специфичных для сектора».48 BenevolentAI подчеркивает свой «комплексный биоинформационный граф знаний» и «проприетарные онтологии».50 ExoMatter сочетает «глубокий научный опыт с передовым ИИ» и опирается на данные, «проверенные научными экспертами в каждой области».52 Этот подход «вертикального SaaS» позволяет этим платформам преодолевать ограничения обобщения широких БЯМ путем интеграции высокоспециализированных данных, моделей и рабочих процессов, что приводит к значительно более точным, релевантным и действенным результатам исследований в их конкретных научных областях.

4.2. Продвинутые платформы для анализа рынка и бизнес-аналитики

В сфере бизнес-аналитики специализированные платформы ИИ выходят за рамки простого сбора данных, предлагая глубокие стратегические выводы.

AlphaSense — это корпоративная платформа для анализа рынка и поиска, разработанная для финансовых и бизнес-специалистов, предназначенная для ускорения рабочих процессов и принятия уверенных решений с помощью ИИ.55 Ее основные особенности включают:

• Обширная коллекция контента: AlphaSense предоставляет доступ к более чем 500 миллионам премиальных финансовых и бизнес-документов. Это включает экспертные стенограммы Tegus, брокерские исследования, корпоративные отчеты и частные и публичные финансовые данные. Она также позволяет пользователям интегрировать внутренний контент своей фирмы.55 Это отличает ее от общедоступного веб-поиска.
• Продвинутые модели ИИ: Использует самые передовые модели ИИ для высококачественных, надежных результатов с цитатами на уровне предложений и акцентом на предотвращение галлюцинаций.55
• Генеративная сетка (Generative Grid): Новая функция, позволяющая одновременно применять несколько промптов к нескольким документам и организовывать ответы в таблице для наглядности. Она использует настраиваемые шаблоны для извлечения конкретной информации и ключевых показателей эффективности из различных типов документов.55
• Стратегическая ценность: Обеспечивает конкурентную разведку, ускоряет инновации и повышает инвестиционную уверенность для более чем 6000 крупных предприятий.55

Общие маркетинговые инструменты ИИ. Широкий спектр инструментов ИИ используется для улучшения и автоматизации маркетинговых процессов, включая:

• ИИ-управляемые конструкторы онбординга (например, Userpilot, Synthesia для создания видео).56
• ИИ-генераторы и планировщики электронной почты (например, GetResponse, Seventh Sense).56
• ИИ-инструменты для холодных рассылок электронной почты (например, Magic Sales Bot, созданный на базе GPT-3).56
• ИИ-помощники для мозгового штурма контент-идей (например, Notion AI, ChatGPT).56
• ИИ-копирайтеры для цифровых маркетинговых кампаний (например, Jasper.ai).56
• ИИ-инструменты для оптимизации контента для поисковых систем (например, SurferSEO).56
• ИИ-управляемые инструменты предиктивной аналитики (например, Amplitude для поведенческих и предиктивных когорт).56

В то время как основные режимы глубокого исследования БЯМ в основном полагаются на «общедоступную сеть», продвинутые платформы анализа рынка, такие как AlphaSense, подчеркивают решающее отличие: доступ к «более чем 500 миллионам премиальных финансовых и бизнес-документов», «экспертным стенограммам Tegus, брокерским исследованиям, корпоративным отчетам» и возможность «интегрировать внутренний контент своей фирмы».55 Этот доступ к

непубличным, курируемым и часто проприетарным данным является критическим конкурентным преимуществом. Это означает, что эти платформы могут предоставлять выводы, основанные на информации, которая обычно недоступна, выходя за рамки ограничений «общеизвестных знаний» публичного веб-поиска и предлагая значительное преимущество в бизнес-стратегии и принятии решений.

Общие БЯМ могут обобщать факты, но часто им не хватает глубины или контекстного понимания для предоставления действительно действенной бизнес-аналитики. AlphaSense, однако, подчеркивает предоставление «ИИ-выводов, которым можно доверять» для «уверенных решений» и для того, чтобы «последовательно опережать конкурентов».55 Ее функция «Генеративная сетка» явно направлена на «мгновенное сравнение нескольких документов в масштабе» для извлечения «конкретной информации и ключевых показателей эффективности» 55, напрямую поддерживая стратегические приложения, такие как «конкурентная разведка», «ускорение инноваций» и «повышение инвестиционной уверенности».55 Это означает сдвиг в роли ИИ от простого представления данных к их активному синтезу в действенные рекомендации, которые напрямую влияют на высокоуровневые бизнес-решения.

4.3. Специализированные ИИ-решения для юридических и финансовых исследований

В высокорегулируемых и чувствительных областях, таких как право и финансы, специализированные решения ИИ выходят за рамки простого поиска информации, обеспечивая надежность и автоматизацию рабочих процессов.

Юридический агентский ИИ. Этот специализированный ИИ преобразует юридические рабочие процессы, управление соблюдением требований и корпоративные операции, позволяя агентам ИИ автономно работать, интеллектуально сотрудничать и решать многогранные проблемы.27 Ключевые области применения включают:

• Автоматизированное составление документов: Агенты могут создавать юридические документы (договоры, соглашения, справки) с минимальным участием человека.28
• Расширенные юридические исследования: Системы ИИ могут исследовать большие базы данных прецедентного права и быстро ориентироваться в сложных юридических правилах и уставах.28
• Упрощение ведения дел: Агенты могут организовывать файлы дел, планировать встречи, отслеживать сроки и отправлять напоминания.28
• Предиктивная аналитика: ИИ предоставляет аналитические данные на основе огромных объемов юридических записей, законов и судебных решений, выявляя закономерности и прогнозируя потенциальные юридические риски, тем самым помогая юристам принимать более обоснованные решения.27
• Мониторинг соответствия: Агенты непрерывно отслеживают контракты на предмет рисков соответствия и выявляют потенциальные нарушения с помощью количественного анализа рисков.30

Финансовый агентский ИИ (Автономные финансы). Эта платформа финансов нового поколения постоянно обучается на основе данных о финансовых и бухгалтерских операциях для прогнозирования бизнес-результатов и обеспечения проактивного принятия решений.29 Ее возможности включают:

• Автоматизированные взыскания: Использует ИИ для приоритизации счетов в реальном времени на основе истории платежей и кредитного рейтинга, генерируя персонализированные и контекстно релевантные письма-напоминания.29
• Улучшенная финансовая отчетность: Использует ИИ и машинное обучение для повышения точности и обеспечения видимости финансовых данных в реальном времени, устраняя ошибки и экономя время для финансовых руководителей при принятии обоснованных решений.29
• Оптимизация денежного потока: Выявляет способы улучшения ликвидности путем анализа моделей расходов и доходов.57
• Интеграция: Может быть интегрирована с существующими финансовыми системами (ERP, CRM) через API для беспрепятственной передачи данных и автоматизации рабочих процессов.29
• Платформа Atos Polaris AI: Включает агент «Аналитик финансовых отчетов», способный интерпретировать и анализировать крупные финансовые документы и отчеты для предоставления высокоточных резюме и действенных рекомендаций, перекрестно проверяя информацию на предмет аномалий или неточностей.30

В высокорисковых, регулируемых областях, таких как право и финансы, присущие «галлюцинации» и «ненадежные» источники общих БЯМ представляют неприемлемые риски. Специализированные юридические и финансовые агенты ИИ явно отдают приоритет «обеспечению подотчетности и контроля» 28, «соблюдению этических стандартов» 25, «снижению рисков» 28, «управлению соответствием» 27 и «перекрестной проверке информации на предмет аномалий или неточностей».30 Решения для автономных финансов подчеркивают «передовые меры безопасности» и соблюдение «GDPR и SOX».29 Это указывает на то, что в этих областях «глубокое исследование» — это не просто комплексный сбор информации, а неразрывно связано с надежными механизмами

доверия, аудита, безопасности и соблюдения правовых и этических рамок, что выходит далеко за рамки простого обобщения общедоступного веб-контента.

Ценность этих специализированных ИИ-решений выходит за рамки автоматизации отдельных задач и распространяется на оркестрацию целых сложных процессов. Юридические агенты ИИ описываются как «преобразующие юридические рабочие процессы» и «оптимизирующие управление юридическими контрактами путем автоматизации критически важных задач, таких как проверка контрактов, внесение правок, оценка рисков и проверки соответствия».27 Автономные финансы стремятся «преобразовать процесс от заказа до оплаты… для достижения автономии».29 Платформа Atos Polaris AI явно заявляет о своей способности «автономно планировать, рассуждать, сотрудничать, действовать и обучаться», а также о наличии агентов, таких как «Аналитик финансовых отчетов» и «Аналитик контрактов», которые «оркестрируют сложные бизнес-процессы».30 Это демонстрирует переход от инструментов, которые просто помогают с частью задачи, к системам, которые могут управлять и выполнять комплексные, сквозные рабочие процессы, выступая в роли «оркестраторов процессов», что значительно повышает эффективность и точность в критически важных областях.

5. Фреймворки с открытым исходным кодом для углубленных исследований

5.1. Ценностное предложение агентов ИИ с открытым исходным кодом

Фреймворки агентов ИИ с открытым исходным кодом ускоряют эволюцию автономных интеллектуальных систем, превращая ИИ из простых чат-ботов в продвинутых решателей проблем.31 Эти фреймворки не только бесплатны, но и являются совместными и расширяемыми, что позволяет разработчикам, предприятиям и даже нетехническим специалистам создавать агентские системы, которые могут планировать, действовать и обучаться автономно.31

Ключевые преимущества агентов ИИ с открытым исходным ко кодом включают:

• Прозрачность и безопасность: Полная видимость кода позволяет организациям изучать поведение системы и процессы принятия решений.32
• Настройка и гибкость: Открытый исходный код обеспечивает высокую степень настройки, позволяя адаптировать агентов к конкретным потребностям и интегрировать их в существующие системы.32
• Экономические преимущества: Устраняются дорогостоящие лицензионные сборы за программное обеспечение и ограничения на использование, что делает эксперименты и масштабирование более рентабельными.32
• Совместные инновации: Открытый исходный код способствует формированию активного сообщества разработчиков, что приводит к быстрому развитию и обмену лучшими практиками.32

Однако существуют и проблемы. К ним относятся риски безопасности, такие как инъекция промптов и неправильное использование инструментов, а также проблемы надежности и галлюцинаций в БЯМ.32 Кроме того, сложность настройки может быть барьером для неразработчиков, а отсутствие стандартизации между архитектурами может создавать проблемы совместимости.32

5.2. Ключевые фреймворки с открытым исходным кодом и их применение

Ряд фреймворков с открытым исходным кодом стали ключевыми для создания продвинутых агентов ИИ и систем RAG, предлагая различные возможности для сложных исследовательских задач.

LangChain — это комплексный фреймворк, который позволяет разработчикам создавать приложения на основе языковых моделей. Он предлагает инструменты для объединения различных компонентов, таких как шаблоны промптов, память и агенты, для создания сложных рабочих процессов.41 LangChain предоставляет модульную и расширяемую архитектуру для RAG, позволяя разработчикам объединять различные компоненты, такие как загрузчики документов, разделители текста, модели встраивания, векторные хранилища и ретриверы. Его ключевые особенности включают обширную библиотеку интеграций (более 700 инструментов), гибкую абстракцию «Цепочки» для создания сложных конвейеров и растущую экосистему API более высокого уровня, таких как

LangGraph, для создания агентских и циклических систем RAG.31

LlamaIndex — это фреймворк данных, который соединяет пользовательские источники данных с большими языковыми моделями. Он упрощает процесс индексирования и запроса данных, облегчая создание приложений, требующих контекстно-ориентированных ответов.41 LlamaIndex превосходно справляется со сложными стратегиями индексирования и извлечения для сложных и мультимодальных данных. Его ключевые особенности включают передовые методы индексирования (например, древовидные, с учетом ключевых слов), мощные маршрутизаторы запросов для направления вопросов к соответствующим источникам данных и сильный акцент на прием данных из широкого спектра источников.42

Haystack от deepset — это зрелый и модульный фреймворк, разработанный для готовых к производству систем NLP с сильным акцентом на RAG. Он использует гибкий подход на основе конвейера для бесшовной интеграции компонентов, таких как ретриверы, ридеры и генераторы.41 Haystack обеспечивает надежную поддержку различных векторных баз данных и моделей встраивания, а также мощные инструменты оценки для производительности конвейера RAG. Он эффективно поддерживает как плотные, так и разреженные методы извлечения.42

AutoGPT — это фреймворк на основе Python, который инициировал движение автономных агентов, позволяя агентам рекурсивно планировать, выполнять и совершенствовать свои стратегии для достижения заданной пользователем цели. Он превращает GPT-4 в самопланирующего, целеустремленного помощника.31 Его ключевые особенности включают доступ в Интернет с использованием плагинов браузера, модули для долгосрочной и краткосрочной памяти, а также возможности операций с файлами и выполнения кода.31

CrewAI — это фреймворк с открытым исходным кодом для многоагентных систем, который позволяет агентам ИИ сотрудничать в выполнении задач с четко определенными ролями и общими целями.31 Он предназначен для сценариев, где необходимо интеллектуальное сотрудничество между агентами, например, для многоролевых помощников, таких как команда ИИ-сотрудников для задач написания или разработки.31

cmbagent — это многоагентная система для автоматизации научных исследований, состоящая примерно из 30 агентов БЯМ. Она реализует стратегию планирования и контроля для организации агентского рабочего процесса без участия человека. Каждый агент специализируется на различных задачах, таких как извлечение научных статей и кодовых баз, написание кода, интерпретация результатов и критика результатов других агентов. Система способна выполнять код локально.36

RAGFlow — это движок с открытым исходным кодом, ориентированный на глубокое понимание документов. Он предоставляет упрощенный рабочий процесс для предприятий по внедрению систем RAG, подчеркивая правдивые ответы на вопросы, подкрепленные цитатами из сложных форматов данных.41 Он предлагает визуальный, низкокодовый интерфейс для создания и управления конвейерами RAG.42

Neo4j GraphRAG улучшает исследования ИИ с помощью графов знаний, объединяя векторный поиск, графы знаний и науку о данных для создания прорывных приложений генеративного ИИ. Эти приложения предназначены для предоставления высокоточных ответов, богатого контекста и глубокой объяснимости.45 GraphRAG позволяет интегрировать и связывать организационные данные и факты, обогащать ответы контекстом и объяснять логику извлечения.45

5.3. Сравнение с коммерческими предложениями и стратегические соображения

Открытый исходный код предлагает значительные преимущества в плане прозрачности, настройки и экономической эффективности, что позволяет организациям иметь полный контроль над поведением системы и процессами принятия решений.32 Это резко контрастирует с проприетарными коммерческими решениями, которые часто являются «черными ящиками» с неизвестной базовой функциональностью, где пользователи зависят от поставщиков моделей. Открытые фреймворки, такие как LangChain, LlamaIndex и Haystack, обеспечивают гибкость для адаптации к конкретным потребностям и интеграции с существующими системами, а также способствуют совместным инновациям в сообществе.32

Однако коммерческие предложения, такие как ChatGPT Deep Research, Gemini Deep Research и Grok DeepSearch, часто предлагают более простую настройку, управляемую инфраструктуру и более предсказуемую производительность для индексированного контента. Они также могут предоставлять более быстрые ответы для стандартных запросов и иметь более низкую частоту галлюцинаций из-за обширного внутреннего тестирования и механизмов уточнения.1 Кроме того, коммерческие платформы часто включают в себя доступ к проприетарным или курируемым наборам данных, что дает им преимущество в конкретных областях, таких как финансовая аналитика.55

Стратегическое решение о выборе между открытым исходным кодом и коммерческими решениями зависит от конкретных потребностей организации, ее технических возможностей и требований к контролю. Для организаций, которым требуется полная прозрачность, максимальная настройка и готовность инвестировать в собственную разработку и управление, решения с открытым исходным кодом могут быть предпочтительнее. Для тех, кто ищет готовые к использованию, управляемые сервисы с акцентом на скорость и простоту, коммерческие платформы могут быть более подходящими, несмотря на их стоимость и потенциальные ограничения в гибкости.

6. Критическая роль инженерии промптов в продвинутых исследованиях ИИ

6.1. Принципы эффективной инженерии промптов для исследовательских агентов

Эффективная инженерия промптов является краеугольным камнем для получения высококачественных и релевантных результатов от агентов ИИ, особенно в контексте углубленных исследований.

Четкость, конкретика, контекст и итеративное уточнение являются фундаментальными принципами. Промпты должны быть четкими, конкретными и предоставлять достаточный контекст, чтобы модель понимала запрос. Использование подробных инструкций 8 и обширного контекста и справочной информации 10 помогает ИИ адаптировать свои ответы. Инженерия промптов часто является итеративным процессом; необходимо начинать с первоначального промпта, просматривать ответ и затем уточнять промпт на основе полученных результатов.8

Структурированные промпты значительно улучшают ясность и производительность. Использование разделителей, таких как Markdown, XML-теги или заголовки разделов, помогает модели различать различные компоненты промпта.58 Это особенно полезно для структурированных форматов вывода, таких как JSON, таблицы или фрагменты кода.58 Для сложных проектов использование маркированных или нумерованных списков, а также заголовков или подзаголовков помогает организовать промпт и ожидаемый вывод.

Ролевое промптирование и назначение персоны позволяют ИИ адаптировать свой ответ в соответствии с назначенной ролью, что значительно повышает точность и релевантность ответа, особенно для задач, требующих предметно-ориентированных знаний или определенного тона. Например, указание «Вы — опытный юрист, рассматривающий материалы дела об ответственности за качество продукции» направляет ИИ на предоставление ответа с определенной точки зрения.6

Многошаговое промптирование и декомпозиция предполагают разбиение сложных задач на более мелкие, управляемые этапы, что значительно улучшает ясность и производительность. Этот подход позволяет ИИ решать проблемы последовательно, а не пытаться решить всю проблему сразу.60

6.2. Решение проблем: Снижение галлюцинаций и предвзятости

Решение проблем галлюцинаций и предвзятости является критически важным аспектом инженерии промптов для обеспечения надежности результатов ИИ.

Проверка и фактчекинг являются обязательными. Необходимо всегда перепроверять информацию, предоставляемую БЯМ, с помощью авторитетных источников. Добавление фраз, таких как «Цитируйте только факты, проверенные как минимум тремя независимыми источниками», или «Четко указывайте неопределенные выводы», помогает минимизировать неточности.61 Для критически важных задач перекрестная проверка результатов, сгенерированных ИИ, с использованием нескольких различных платформ ИИ с функцией глубокого исследования может значительно повысить точность.61

Этические соображения и снижение предвзятости требуют внимательного подхода. Важно учитывать этические последствия использования ИИ в исследованиях, обеспечивая соответствие академическим нормам добросовестности и надлежащее указание авторства любых прямых вкладов инструмента ИИ. БЯМ могут страдать от предвзятости, присутствующей в данных, на которых они обучались.62 Поэтому организации должны использовать разнообразные и беспристрастные данные при использовании БЯМ для вывода, чтобы обойти присущие БЯМ предубеждения.63 Также важно, чтобы промпты соответствовали этическим принципам и рекомендациям ИИ, включая учет различных точек зрения и культурной чувствительности.64

7. Выводы

Анализ показал, что ландшафт ИИ для исследований претерпевает значительную трансформацию, выходя за рамки общих режимов «глубокого исследования» в основных БЯМ. Хотя эти общие инструменты превосходно справляются с автоматизацией сбора и синтеза информации из общедоступной сети, они имеют присущие ограничения, такие как склонность к галлюцинациям, поверхностный анализ и трудности с дифференциацией качества источников. Эти ограничения подчеркивают, что «глубина» в этом контексте в первую очередь относится к эффективности агрегации данных, а не к генерации фундаментально новых знаний.

Наблюдается явный переход к специализированным агентам ИИ и платформам, разработанным для конкретных предметных областей. Эти специализированные решения используют сложные архитектурные принципы, включая многоагентные системы, продвинутые методы RAG и графы знаний. Такой подход позволяет им преодолевать недостатки общих БЯМ, обеспечивая более точные, проверяемые и глубокие результаты, особенно в таких областях, как научные открытия (например, открытие лекарств, материаловедение), рыночная аналитика, а также юридические и финансовые исследования. Эти специализированные агенты действуют как «оркестраторы процессов», автоматизируя сквозные рабочие процессы и предоставляя действенные рекомендации, основанные на проприетарных и курируемых данных. В этих высокорисковых областях критически важны надежность, проверяемость, безопасность и соблюдение этических норм, что выходит за рамки простого извлечения информации.

Появление фреймворков с открытым исходным кодом для агентов ИИ, таких как LangChain, LlamaIndex, Haystack и cmbagent, демократизирует доступ к этим передовым возможностям. Они предлагают прозрачность, гибкость и экономические преимущества, хотя и требуют технических знаний для настройки и управления.

Наконец, инженерия промптов остается критически важным связующим звеном между человеческим намерением и возможностями ИИ. Качество результатов ИИ напрямую зависит от способности пользователя формулировать четкие, конкретные и контекстуально богатые промпты, а также от итеративного уточнения запросов. Несмотря на то, что ИИ автоматизирует трудоемкие задачи по сбору и обработке информации, человеческий опыт остается незаменимым для постановки задач, критической оценки, проверки результатов и получения истинно новых знаний. Таким образом, будущее углубленных исследований ИИ заключается в синергии между все более специализированными и автономными агентами ИИ и квалифицированной человеческой инженерией промптов.

Источники

1. What Is Deep Research AI? — Deliverables AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://deliverables.ai/blog/what-is-deep-research-ai
2. How to Use ChatGPT Deep Research: A Step-by-Step Guide, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.gptbots.ai/blog/chatgpt-deep-research
3. A Complete Guide to Grok AI (xAI) — Learn Prompting, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://learnprompting.org/blog/guide-grok
4. Deep Research Tools: Am I the only one feeling…underwhelmed? (OpenAI, Google, Open Source) : r/LocalLLaMA — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1jbrwqf/deep_research_tools_am_i_the_only_one/
5. Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance | Chroma Research, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://research.trychroma.com/context-rot
6. Intro to writing effective AI legal prompts, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://legal.thomsonreuters.com/blog/writing-effective-legal-ai-prompts/
7. Deep research on fundamental limits of LLMs (and induction in general) in generating new knowledge : r/ArtificialInteligence — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1j7p4zi/deep_research_on_fundamental_limits_of_llms_and/
8. 10 Tips for Using ChatGPT For Research Effectively — Otio Blog, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://otio.ai/blog/using-chatgpt-for-research
9. How to Use Grok AI: A Comprehensive Guide — THAT Blog, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://blog.thatagency.com/how-to-use-grok-ai
10. Tips to write prompts for Gemini — Google Workspace Learning Center, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://support.google.com/a/users/answer/14200040?hl=en
11. Write better prompts for Gemini for Google Cloud, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://cloud.google.com/gemini/docs/discover/write-prompts
12. How to Write a Deep Research Prompt for Gemini 1.5: Best Practices and Real-World Use Cases — 7 Minute AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://7minute.ai/deep-research-prompt-for-gemini/
13. Mastering Google Gemini Prompts: Guide for Better AI Responses …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://medium.com/@CherryZhouTech/mastering-google-gemini-prompts-guide-for-better-ai-responses-fb9840055df3
14. Prompt Engineering for AI Guide | Google Cloud, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://cloud.google.com/discover/what-is-prompt-engineering
15. Prompt engineering best practices for ChatGPT | OpenAI Help Center, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://help.openai.com/en/articles/10032626-prompt-engineering-best-practices-for-chatgpt
16. Getting Started with ChatGPT: Setup and Basic Prompts, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://learnprompting.org/docs/basics/chatgpt_basics_prompt
17. Ensuring Consistent LLM Outputs Using Structured Prompts — Ubiai, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://ubiai.tools/ensuring-consistent-llm-outputs-using-structured-prompts-2/
18. Writing AI Prompts: 7 Key Elements — RebelMouse, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.rebelmouse.com/ai-writing-prompts
19. 10 prompt engineering examples and techniques for early-stage …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://merge.rocks/blog/10-prompt-engineering-examples-and-techniques-for-early-stage-startups
20. What is Prompt Engineering? — AI Prompt Engineering Explained …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://aws.amazon.com/what-is/prompt-engineering/
21. Understanding Grok: A Comprehensive Guide to Grok Websearch …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.tryprofound.com/blog/understanding-grok-a-comprehensive-guide-to-grok-websearch-grok-deepsearch
22. ChatGPT Deep Research Prompts: Your New SECRET Life Hack!, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://runtheprompts.com/prompts/chatgpt/deep-research-prompts/
23. Mastering Grok AI: From Basics to Advanced Techniques (2025 Guide), дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://latenode.com/blog/mastering-grok-ai-from-basics-to-advanced-techniques-2025-guide
24. AI Agents: Evolution, Architecture, and Real-World Applications — arXiv, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://arxiv.org/html/2503.12687v1
25. Minding Mindful Machines: AI Agents and Data Protection Considerations, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://fpf.org/blog/minding-mindful-machines-ai-agents-and-data-protection-considerations/
26. Accountability Frameworks for Autonomous AI Agents: Who’s Responsible? — Arion Research LLC, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.arionresearch.com/blog/owisez8t7c80zpzv5ov95uc54d11kd
27. The Rise of Agentic AI: Transforming Legal and Enterprise Workflows — ContractPodAi, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://contractpodai.com/news/agentic-ai-legal/
28. Agentic AI in Legal: 5 Effective Ways Lawyers Use Agentic AI — Volody CLM, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.volody.com/resource/5-ways-lawyers-can-use-agentic-ai/
29. Autonomous Finance Solutions by HighRadius for O2C, Treasury & R2R, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.highradius.com/software/autonomous-finance/
30. Atos launches the Atos Polaris AI Platform to accelerate digital transformation with Agentic AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://atos.net/en/2025/press-release_2025_07_16/atos-launches-the-atos-polaris-ai-platform-to-accelerate-digital-transformation-with-agentic-ai
31. Top 10 Open-Source AI Agent Tools | K21 Academy, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://k21academy.com/ai-ml/agentic-ai/top-10-open-source-ai-agent-tools/
32. The Rise of Open-source AI agents: Key Benefits and Popular Frameworks — Kanerika, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://kanerika.com/blogs/open-source-ai-agents/
33. Agentic AI for Scientific Discovery: A Survey of Progress, Challenges, and Future Directions, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://arxiv.org/html/2503.08979v1
34. Accelerating scientific discovery with AI | MIT News | Massachusetts …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://news.mit.edu/2025/futurehouse-accelerates-scientific-discovery-with-ai-0630
35. Google AI Co-Scientist: Multi AI Agent system for Research Scientists | by Mehul Gupta | Data Science in Your Pocket | Medium, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://medium.com/data-science-in-your-pocket/google-ai-co-scientist-multi-ai-agent-system-for-research-scientists-f4c5367ec4b7
36. arxiv.org, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://arxiv.org/abs/2507.07257
37. cmbagent — PyPI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://pypi.org/project/cmbagent/0.0.1b3/
38. Open Source Planning & Control System with Language Agents for Autonomous Scientific Discovery — ResearchGate, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.researchgate.net/publication/393586204_Open_Source_Planning_Control_System_with_Language_Agents_for_Autonomous_Scientific_Discovery
39. CMBAgents/cmbagent: Multi-agent system for science, powered by ag2 — GitHub, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://github.com/CMBAgents/cmbagent/
40. Using AI in Automation of Evidence Synthesis: What Does Research Tell Us? — YouTube, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=4ZM3MZibP0c
41. RAG Frameworks You Should Know: Open-Source Tools for Smarter AI — DataCamp, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.datacamp.com/blog/rag-framework
42. 15 Best Open-Source RAG Frameworks in 2025 — Apidog, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://apidog.com/blog/best-open-source-rag-frameworks/
43. AI Research Assistants: A Comparative Analysis | by Nick Hagar — Medium, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://nicholashagar.medium.com/ai-research-assistants-a-comparative-analysis-8cfeae549461
44. The 7 Best AI Literature Review Tools in 2025 — Dhruvir Zala, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://dhruvirzala.com/ai-literature-review/
45. Generative AI — Ground LLMs with Knowledge Graphs — Neo4j, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://neo4j.com/generativeai/
46. Knowledge graphs | The Alan Turing Institute, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.turing.ac.uk/research/interest-groups/knowledge-graphs
47. FutureHouse, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.futurehouse.org/
48. Drug Discovery SaaS Platforms Market 2025 Trends and Developments, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.towardshealthcare.com/insights/drug-discovery-saas-platforms-market-sizing
49. AI Drug Discovery — SPEEDA Edge, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://sp-edge.com/industry/13
50. Inside BenevolentAI — The Centre For Healthcare, Knowledge & Innovation, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.thecentrehki.com.au/news/inside-benevolentai/
51. BenevolentAI | AI Drug Discovery | AI Pharma, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.benevolent.com/
52. ExoMatter: AI-Powered Materials Research and Development, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.exomatter.ai/
53. Citrine Informatics: Chemical & Materials Development Platform, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://citrine.io/
54. BenevolentAI — Meegle, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.meegle.com/en_us/topics/ai-app/benevolentai
55. AlphaSense | Market Intelligence and Search Platform, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.alpha-sense.com/
56. Top 20 AI Marketing Tools for Your SaaS — Userpilot, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://userpilot.com/blog/ai-marketing-tools/
57. How to use Grok 3 in finance and FP&A, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.financealliance.io/how-to-use-grok-3-in-finance-and-fp-a/
58. New prompting rules when using reasoning models (Deep …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://sophiehundertmark.medium.com/new-prompting-rules-when-using-reasoning-models-deep-research-3810ea97bef3
59. 100 ChatGPT Prompts for Research That Help You Get Work Done — AskYourPDF, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://askyourpdf.com/blog/chatgpt-prompts-for-research
60. Advanced Prompt Engineering Techniques — Mercity AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.mercity.ai/blog-post/advanced-prompt-engineering-techniques
61. Guidelines for Effective Deep Research Prompts : r/PromptEngineering — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1krx0jz/guidelines_for_effective_deep_research_prompts/
62. AI in Academic Writing: Ethical Considerations and Best Practices | Oxford Protein Informatics Group, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.blopig.com/blog/2025/03/ai-in-academic-writing-ethical-considerations-and-best-practices/
63. AI Data Collection: Key Concepts & Best Practices — Nexla, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://nexla.com/ai-readiness/ai-data-collection/
64. Prompt Engineering of LLM Prompt Engineering : r/PromptEngineering — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1hv1ni9/prompt_engineering_of_llm_prompt_engineering/

Хотя крупные LLM-провайдеры предлагают режимы «глубокого исследования», их универсальный характер часто приводит к ограничениям в точности, глубине и доступе к специализированным данным. Именно здесь на сцену выходят специализированные платформы и агенты, которые, будучи сфокусированными на конкретных областях, могут предложить значительно более качественные и надежные результаты. Они часто используют продвинутые архитектуры, такие как многоагентные системы, улучшенные RAG (Retrieval-Augmented Generation) и графы знаний, чтобы превзойти возможности общего назначения.

Вот список таких специализированных сервисов и платформ, как SaaS, так и Open Source, которые являются мощными альтернативами или дополнениями к режимам Deep Research от мейджоров:

Специализированные ИИ-платформы для углубленных исследований (SaaS и Open Source)

Эти платформы выходят за рамки простого веб-поиска и обобщения, предлагая глубокий предметный анализ, доступ к специализированным данным и автоматизацию сложных исследовательских рабочих процессов.

1. SaaS-платформы (Проприетарные сервисы)

Эти решения предоставляются как готовые к использованию сервисы, часто с доступом к уникальным или проприетарным базам данных и специализированными моделями.

1.1. ИИ для научных открытий (Биология, Химия, Материаловедение, Открытие лекарств)

Эти платформы автоматизируют трудоемкие процессы в науке, от генерации гипотез до планирования экспериментов, используя глубокие предметные знания и доступ к научной литературе и данным.

• FutureHouse

• Описание: Некоммерческая исследовательская лаборатория, создающая ИИ-агентов для автоматизации научных исследований, особенно в биологии и химии. Их платформа включает специализированных агентов, таких как Crow (для извлечения и обобщения научной литературы), Falcon (для сбора и анализа большего количества источников), Phoenix (для планирования химических экспериментов) и Finch (для автоматизации открытий, основанных на данных, в биологии). Они стремятся ускорить темпы научных открытий и демократизировать доступ к передовым исследовательским инструментам. 1
• Преимущество над общими DR: Активно способствуют генеративным и экспериментальным фазам научного метода, функционируя как вычислительные лабораторные помощники или соавторы-ученые, что выходит за рамки пассивной обработки информации. 1
• Ссылка: https://platform.futurehouse.org/

• Undermind

• Описание: ИИ-помощник, который «сжимает недели исследований до минут», тщательно исследуя научную литературу. Он читает тысячи статей, оценивает их релевантность, адаптирует стратегию поиска рекурсивно и обходит полный граф цитирования. Позволяет мгновенно оценить новизну идеи, выявить пробелы в литературе и найти междисциплинарные связи. 2
• Преимущество над общими DR: Специализируется на научной литературе, использует граф цитирования для глубокого анализа и помогает в оценке новизны идей, что выходит за рамки возможностей общего веб-поиска. 2
• Ссылка: https://www.undermind.ai/

• BenevolentAI

• Описание: Глобальный лидер в применении ИИ для научных инноваций, предлагающий комплексную вычислительную и экспериментальную платформу для открытия лекарств. Использует обширный биоинформационный граф знаний и проприетарные онтологии для идентификации мишеней, молекулярного дизайна и точной медицины, ускоряя процесс разработки лекарств. 3
• Преимущество над общими DR: Интегрирует высокоспециализированные, часто проприетарные биомедицинские данные и использует графы знаний для генерации новых гипотез и молекулярного дизайна, что является активным вкладом в научный процесс, а не просто обобщением. 3
• Ссылка: https://www.benevolent.ai/

• ExoMatter

• Описание: Ускоряет исследования и разработки материалов, устраняя трудоемкий и дорогостоящий метод проб и ошибок. Платформа сочетает глубокий научный опыт с передовым ИИ для скрининга неорганических кристаллических материалов по производительности, устойчивости и стоимости, а также предлагает пользовательские симуляции реакций. 5
• Преимущество над общими DR: Фокусируется на специфической предметной области (материаловедение), использует специализированные базы данных материалов и симуляции, что позволяет проводить виртуальные эксперименты и находить новые материалы, а не только анализировать существующие публикации. 5
• Ссылка: https://www.exomatter.ai/

• Citrine

• Описание: Использует ИИ для извлечения большей ценности из существующих знаний компании в области материаловедения, помогая быстрее находить лучшие решения проблем клиентов. Их генеративная платформа ИИ может проводить тысячи виртуальных экспериментов и предоставляет цифрового помощника с цитатами для улучшения исследований. 6
• Преимущество над общими DR: Аналогично ExoMatter, специализируется на материаловедении и позволяет проводить виртуальные эксперименты для ускорения R&D. 6
• Ссылка: https://citrine.io/

• Elicit

• Описание: Специализированный ИИ-помощник для академических исследований, который автоматизирует трудоемкие части процесса: суммирование статей, извлечение данных и синтез результатов. Он имеет обширную базу данных из более чем 125 миллионов научных работ (из Semantic Scholar) и превосходно извлекает конкретные детали из статей, организуя их в структурированные таблицы. 7
• Преимущество над общими DR: Специализирован для академической работы, имеет доступ к массивной базе данных рецензируемых научных работ, фокусируется на извлечении данных и синтезе для систематических обзоров с высокой точностью и прямыми ссылками на источники. 8
• Ссылка: https://elicit.com/

• SciSpace

• Описание: Комплексная исследовательская платформа, которая помогает исследователям находить, анализировать и понимать научные статьи. Предлагает мощные опции фильтрации, извлечение тем из неструктурированного текста и генерацию инсайтов из PDF-файлов и закладок. 8
• Преимущество над общими DR: Ориентирован на научную литературу, предлагает специализированные инструменты для фильтрации и анализа научных статей, а также работу с личной библиотекой PDF-файлов. 8
• Ссылка: https://typeset.io/

• Scite

• Описание: Крупнейшая в мире база данных цитирований (более 1.2 миллиарда), которая предоставляет контекст, классифицируя цитаты как поддерживающие или противоречащие. Предлагает ИИ-помощника с ответами, подкрепленными ссылками, и мощный поиск по цитатам в более чем 200 миллионах научных источников. 8
• Преимущество над общими DR: Фокусируется на контексте цитирования и проверке утверждений в научных работах, что является критически важным для академической строгости и выходит за рамки простого перечисления источников. 8
• Ссылка: https://scite.ai/

• Julius AI

• Описание: Универсальная ИИ-платформа, сочетающая простоту ChatGPT с мощными аналитическими возможностями. Поддерживает несколько ведущих LLM (GPT-4, Claude), имеет встроенные возможности Python и R для анализа данных и предлагает готовые академические рабочие процессы, такие как «Поиск и суммирование академической литературы». 8
• Преимущество над общими DR: Поддерживает несколько LLM и предлагает готовые рабочие процессы для академических задач, а также интеграцию с аналитическими инструментами (Python/R), что позволяет проводить более глубокий анализ данных, чем просто текстовый синтез. 8
• Ссылка: https://julius.ai/

1.2. Продвинутые платформы для анализа рынка и бизнес-аналитики

Эти платформы предоставляют глубокие стратегические выводы, часто используя доступ к непубличным или премиальным данным.

• AlphaSense

• Описание: Корпоративная платформа для анализа рынка и поиска, разработанная для финансовых и бизнес-специалистов. Предоставляет доступ к более чем 500 миллионам премиальных финансовых и бизнес-документов (стенограммы экспертов, брокерские исследования, корпоративные отчеты) и позволяет интегрировать внутренний контент фирмы. Использует продвинутые ИИ-модели для надежных результатов с цитатами на уровне предложений и акцентом на предотвращение галлюцинаций. Функция «Генеративная сетка» позволяет одновременно применять несколько промптов к нескольким документам и организовывать ответы в таблице для наглядности. 9
• Преимущество над общими DR: Доступ к непубличным, курируемым и проприетарным финансовым и бизнес-данным, а также специализированные инструменты для сравнения документов в масштабе и извлечения ключевых показателей эффективности, что обеспечивает значительно более глубокие и действенные инсайты. 9
• Ссылка: https://www.alpha-sense.com/

1.3. Специализированные ИИ-решения для юридических и финансовых исследований

В высокорегулируемых и чувствительных областях, таких как право и финансы, эти решения обеспечивают надежность, безопасность и автоматизацию рабочих процессов.

• Юридический агентский ИИ (например, Leah от ContractPodAi)

• Описание: Специализированный ИИ, который преобразует юридические рабочие процессы, управление соблюдением требований и корпоративные операции. Позволяет ИИ-агентам автономно работать, интеллектуально сотрудничать и решать многогранные проблемы. Примеры применения включают автоматизированное составление документов, расширенные юридические исследования (анализ баз данных прецедентного права), упрощение ведения дел, предиктивную аналитику (прогнозирование рисков) и мониторинг соответствия. 10
• Преимущество над общими DR: Фокусируется на юридической предметной области, обеспечивает автоматизацию сквозных юридических рабочих процессов, а не только поиск информации, и включает механизмы соблюдения требований, безопасности и аудита, что критически важно для юридической сферы. 10
• Ссылка: https://contractpodai.com/ (Leah — их продукт)

• Автономные финансы (например, HighRadius Autonomous Finance, Atos Polaris AI Platform)

• Описание: Платформы финансов нового поколения, которые непрерывно обучаются на основе данных о финансовых и бухгалтерских операциях для прогнозирования бизнес-результатов и обеспечения проактивного принятия решений. Возможности включают автоматизированные взыскания, улучшенную финансовую отчетность, оптимизацию денежного потока и интеграцию с существующими финансовыми системами (ERP, CRM). Платформа Atos Polaris AI включает агентов, таких как «Аналитик финансовых отчетов» и «Маркетинговый исследователь», способных интерпретировать крупные финансовые документы и проводить углубленный анализ. 12
• Преимущество над общими DR: Специализируется на финансовых данных и процессах, обеспечивает автоматизацию сквозных финансовых рабочих процессов (например, от заказа до оплаты), включает прогнозирование и предиктивную аналитику, а также соблюдение финансовых стандартов (GDPR, SOX), что выходит за рамки простого анализа текста. 12
• Ссылки:

• https://www.highradius.com/software/autonomous-finance/
• https://atos.net/en/2025/press-release_2025_07_16/atos-launches-the-atos-polaris-ai-platform-to-accelerate-digital-transformation-with-agentic-ai

2. Open Source-платформы (Готовые к развертыванию агенты/сервисы)

Эти проекты предоставляют готовые к использованию или легко развертываемые агенты/системы, которые можно самостоятельно хостить или использовать через публичные демо-версии, предлагая прозрачность и гибкость.

• Open Deep Research (от LangChain/HuggingFace)

• Описание: Конфигурируемый, полностью открытый агент глубокого исследования, который работает с различными моделями БЯМ и поисковыми инструментами. Поддерживает многоагентную систему, разбивая большие темы на подзадачи и используя веб-поиск. Есть публичная демо-версия, где пользователи могут протестировать его, добавив свои API-ключи.
• Преимущество над общими DR: Полностью открытый исходный код обеспечивает прозрачность и контроль. Многоагентная архитектура позволяет более эффективно разбивать и параллельно исследовать подзадачи, что может быть более глубоким, чем линейный подход некоторых коммерческих DR.
• Ссылка: https://github.com/langchain-ai/open_deep_research (репозиторий), https://huggingface.co/blog/open-deep-research (блог с демо)

• cmbagent

• Описание: Многоагентная система с открытым исходным кодом для автоматизации научных исследований, состоящая примерно из 30 агентов БЯМ. Реализует стратегию планирования и контроля без участия человека. Каждый агент специализируется на различных задачах (извлечение научных статей, написание кода, интерпретация результатов, критика). Способна выполнять код локально. Успешно применяется для решения задач уровня PhD в космологии. 15
• Преимущество над общими DR: Высокоспециализирован для научных исследований, использует многоагентную систему для комплексных задач, выполняет код локально и работает без участия человека в цикле, что выходит за рамки возможностей большинства коммерческих DR. 15
• Ссылка:(https://github.com/CMBAgents/cmbagent)

• RAGFlow

• Описание: Движок с открытым исходным кодом, ориентированный на глубокое понимание документов. Предоставляет упрощенный рабочий процесс для предприятий по внедрению систем RAG, подчеркивая правдивые ответы на вопросы, подкрепленные цитатами из сложных форматов данных. Предлагает визуальный, низкокодовый интерфейс для создания и управления конвейерами RAG. 18
• Преимущество над общими DR: Фокусируется на глубоком понимании документов и правдивости ответов с цитатами, что является прямым ответом на проблемы галлюцинаций и поверхностности общих БЯМ. Визуальный интерфейс делает его более доступным, чем чистые фреймворки. 18
• Ссылка: https://ragflow.io/

Эти специализированные решения демонстрируют, как ИИ выходит за рамки простого обобщения информации, предлагая глубокий, предметно-ориентированный анализ и автоматизацию, которые могут быть более эффективными и надежными для конкретных исследовательских задач, чем универсальные режимы Deep Research.

Введение: Эволюция ИИ-Исследований и Режим «Глубокого Исследования»

В последние годы ландшафт искусственного интеллекта претерпел значительные изменения, выйдя за рамки традиционных чат-ботов и систем, основанных на заранее определенных правилах. Одним из наиболее значимых достижений является появление режимов «Глубокого Исследования» (Deep Research AI), которые представляют собой передовые инструменты ИИ, способные выполнять многошаговые расследования по заданной теме.1 Эти системы отличаются от обычных больших языковых моделей (LLM) тем, что не просто отвечают на основе предварительно обученных знаний, а активно формулируют подвопросы, ищут релевантную информацию в интернете или в указанных источниках данных, оценивают достоверность этих источников и синтезируют полученные данные в структурированные, цитируемые отчеты.2 Такая автоматизация сбора, чтения и обобщения данных значительно снижает нагрузку на пользователя, позволяя сосредоточиться на более высоких уровнях анализа.

Режим «Глубокого Исследования» идеально подходит для сложных, многоуровневых запросов, которые традиционно требовали бы обширного просмотра веб-страниц и анализа множества вкладок, помогая глубоко понять предмет с нуля. В отличие от быстрого, интерактивного поиска, который предоставляет мгновенные, но часто поверхностные ответы, «Глубокое Исследование» предназначено для задач, требующих тщательности и всесторонности. В настоящее время доступность режима «Глубокого Исследования» распространяется на несколько ключевых платформ, включая OpenAI (ChatGPT Pro/Plus/Team/Enterprise), Google (Gemini Advanced) и xAI (Grok), каждая из которых предлагает свои уникальные подходы, функциональные возможности и лимиты использования.

Ключевые принципы: Агентный ИИ, многошаговое рассуждение и использование инструментов

Фундамент режимов «Глубокого Исследования» базируется на трех взаимосвязанных принципах: агентном ИИ, многошаговом рассуждении и использовании инструментов.

Агентный ИИ (Agentic AI): Это системы ИИ, способные к рассуждению, планированию и автономному принятию решений, что кардинально меняет подходы ученых к обзору литературы, генерации гипотез, проведению экспериментов и анализу результатов.3 В отличие от традиционного ИИ, который строго следует заданным инструкциям, агентные системы обладают высокой степенью автономии. Они могут проявлять инициативу, адаптироваться к изменяющимся условиям и проактивно решать проблемы, действуя как интеллектуальные помощники, а не просто реагируя на команды.5

Многошаговое рассуждение (Chain-of-Thought — CoT): Режим «Глубокого Исследования» активно использует модели CoT для получения структурированных и выводных результатов. CoT-промптинг побуждает ИИ «думать вслух» и разбивать сложные проблемы на более мелкие, логические части. Этот процесс, имитирующий человеческое мышление, приводит к более точным и глубоким ответам, поскольку модель может последовательно обрабатывать информацию и корректировать свои шаги.8 Внутреннее итеративное уточнение и самокоррекция являются неотъемлемой частью этого подхода.11

Использование инструментов (Tool Use): Для выполнения комплексных исследовательских задач агентные системы ИИ интегрируют внешние инструменты. Это могут быть веб-поиск для получения актуальной информации, выполнение кода для вычислений или анализа данных, а также доступ к библиотекам документов для работы с частными или специфическими базами знаний. Использование инструментов позволяет ИИ получать доступ к реальному контексту, выполнять сложные вычисления и взаимодействовать с внешними системами для достижения поставленных целей, значительно расширяя их возможности.

Ключевые наблюдения

Развитие режимов «Глубокого Исследования» ознаменовало собой фундаментальный сдвиг в парадигме взаимодействия с ИИ, переходя от простого извлечения информации к автономной генерации знаний. Традиционные поисковые системы и базовые LLM, как правило, ограничиваются извлечением информации или однократными ответами на вопросы, основываясь на предварительно обученных данных. Однако режимы «Глубокого Исследования» явно предназначены для «многошаговых расследований», требующих «рассуждения, планирования и синтеза информации из реального мира».1 Это включает в себя декомпозицию запросов на подвопросы, автономный просмотр веб-страниц, оценку источников и синтез результатов в структурированные отчеты. Такой подход имитирует сложные когнитивные процессы человеческого исследователя, переходя от простого поиска данных к фактической генерации знаний и решению проблем. Акцент на «агентных моделях», способных к независимому принятию решений и достижению целей, знаменует собой фундаментальный сдвиг в роли ИИ от реактивного помощника к проактивному сотруднику в интеллектуальной работе.5 Это развитие подразумевает значительное расширение человеческих интеллектуальных возможностей, потенциально ускоряя открытия в различных областях, таких как научные исследования, разработка материалов и медицина. Однако это также поднимает вопросы о будущем традиционных исследовательских ролей, поскольку рутинные задачи по сбору и синтезу информации все больше автоматизируются.

Сила режимов «Глубокого Исследования» проистекает не только из размера и мощности базовых моделей, но и из центральной роли «агентных фреймворков» и «цепочки рассуждений». Исследования последовательно подчеркивают, что эффективность этих режимов обеспечивается базовыми «агентными фреймворками», которые организуют «многошаговое рассуждение» и «использование инструментов». Например, DeepSeek-R1 явно генерирует цепочку рассуждений (CoT) перед окончательным ответом, позволяя пользователям просматривать ее внутреннюю логику.15 Аналогично, DeepSearch Grok активно использует CoT.16 Agents API Mistral представляет собой «специализированный фреймворк, специально разработанный для упрощения реализации агентных вариантов использования».17 Это указывает на то, что

процесс рассуждения и оркестрации инструментов так же важен, как и сырые знания LLM. Без этих фреймворков даже мощные LLM могут предоставлять только «поверхностный анализ» или «общий результат».18 Сближение основных платформ ИИ на этих агентных, многошаговых архитектурах рассуждений (например, OpenAI, Anthropic, Mistral внедряют аналогичные «агентные» функции в течение нескольких дней друг от друга 20) указывает на общее понимание среди ведущих лабораторий ИИ того, что составляет эффективное «Глубокое Исследование» в ИИ. Речь идет не только о размере модели, но и о

способности планировать, выполнять и рефлексировать.

DeepSeek: Активация и Возможности Режима «Глубокого Исследования»

DeepSeek, развивающаяся сила в области ИИ, предлагает две основные модели, доступные через свой API: DeepSeek-V3 (deepseek-chat) и DeepSeek-R1 (deepseek-reasoner).21 DeepSeek-V3 предназначена для общих чатов и разговорных задач, в то время как DeepSeek-R1 специально разработана для расширенных задач, требующих глубокого рассуждения, математических вычислений и генерации кода.15 DeepSeek-R1 является более дорогой из двух моделей, что отражает ее более сложные возможности рассуждения.21

Архитектура DeepSeek-V3 основана на парадигме Mixture-of-Experts (MoE), включающей 671 миллиард параметров, но активирующей только 37 миллиардов во время операций для повышения вычислительной эффективности.22 DeepSeek-R1 также включает крупномасштабное обучение с подкреплением в процессе пост-обучения, что способствует ее продвинутым способностям.22 Модель DeepSeek-V3 поддерживает значительную контекстную длину до 128 000 токенов, что позволяет обрабатывать большие объемы информации за один запрос.22

Детальный процесс вызова через API

Доступ к DeepSeek API осуществляется через интерфейс, совместимый с форматом API OpenAI, что упрощает интеграцию для разработчиков, уже знакомых с экосистемой OpenAI.21 Для взаимодействия с API требуется действительный API-ключ, который необходимо получить на платформе DeepSeek.21 Пользователи могут использовать OpenAI Python SDK, что предоставляет готовые функции для упрощения вызовов API.21

При вызове модели deepseek-reasoner она сначала генерирует внутреннюю цепочку рассуждений (Chain of Thought — CoT), прежде чем предоставить окончательный ответ.15 Содержимое этой CoT доступно через поле

reasoning_content в ответе API, что обеспечивает прозрачность процесса принятия решений моделью.15

Важно отметить, что для многораундовых диалогов API DeepSeek является «беззапоминающим» (stateless).26 Это означает, что сервер не сохраняет контекст предыдущих запросов. Следовательно, пользователь должен вручную объединять всю предыдущую историю диалога (включая сообщения пользователя и помощника) и передавать ее с каждым новым запросом.15 Критическое замечание заключается в том, что

reasoning_content из предыдущих раундов не должен быть включен в этот объединенный контекст, поскольку его включение приведет к ошибке 400.15

DeepSeek-R1 отличается от многих других LLM тем, что не поддерживает параметры, контролирующие случайность и разнообразие вывода, такие как temperature, top_p, presence_penalty, frequency_penalty, logprobs и top_logprobs.15 Это проектное решение направлено на обеспечение детерминированного и точного рассуждения. Хотя установка некоторых из этих параметров не вызовет ошибку, они не окажут никакого эффекта на вывод модели.15

Доступ к цепочке рассуждений (Chain-of-Thought) и ее использование

Поле reasoning_content в ответе API DeepSeek-R1 предоставляет доступ к внутреннему мыслительному процессу модели. Это позволяет пользователям просматривать, отображать и извлекать последовательность логических шагов, которые модель выполнила для достижения своего окончательного ответа.15 Такая прозрачность является ключевой особенностью, которая позволяет исследователям и разработчикам понимать, как модель приходит к своим выводам, что критически важно для отладки и проверки ее логики.

Хотя использование CoT значительно повышает точность и надежность ответов, оно также увеличивает стоимость токенов, поскольку модель генерирует дополнительный текст для своего внутреннего рассуждения.21 Для оптимизации затрат при использовании CoT рекомендуется использовать четкие и краткие промпты, которые требуют эффективного рассуждения, а не длинных объяснений. Также важно отслеживать использование токенов CoT по сравнению с окончательным ответом и выбирать более дешевые модели, такие как

deepseek-chat, для более простых вопросов, которые не требуют глубокого рассуждения.21

Интеграция инструментов и управление контекстом

DeepSeek-R1 поддерживает вызов функций (Function Calling) и вывод в формате JSON.15 Это позволяет модели подключаться к внешним инструментам и системам, а также генерировать структурированные данные, что расширяет ее применимость в различных сценариях. Модель способна обрабатывать большие объемы данных и обобщать основные выводы для детального анализа контента.23 Она эффективно организует ключевые выводы в четкие разделы, способствуя разработке связных и хорошо аргументированных отчетов.23

Для снижения затрат на повторяющиеся запросы или многораундовые диалоги DeepSeek использует механизм кэширования контекста.21 Когда модель распознает ранее использованный ввод, она применяет более низкую ставку за токены, что позволяет экономить средства при многократных обращениях с похожими запросами. Для максимальной экономии рекомендуется сохранять повторяющийся текст в начале запросов и избегать значительных изменений в промптах, чтобы максимизировать попадание в кэш.21

Примеры использования для академических и предметно-ориентированных исследований

DeepSeek значительно упрощает академические исследования, анализируя обширную литературу и выделяя ключевые идеи, что позволяет ученым сосредоточиться на критическом анализе, а не на трудоемком просеивании бесчисленных документов.23

Варианты использования DeepSeek-R1 в исследованиях включают:

• Академические исследования: Анализ публикаций на предмет тем и тенденций, а также выявление пробелов в существующей литературе.27
• Анализ поведения потребителей в электронной коммерции: Идентификация болевых точек и предпочтений клиентов путем анализа отзывов и обратной связи.27
• Рыночные исследования для стартапов: Доступ к данным о тенденциях в отрасли, конкурентном анализе и предпочтениях потребителей для формирования стратегий развития продукта и маркетинга.27

Модель хорошо работает с техническим контентом в STEM-дисциплинах, точно форматируя уравнения и обрабатывая сложные научные данные.23 В гуманитарных и социальных науках DeepSeek поддерживает детальный анализ и обеспечивает правильное форматирование цитат, что критически важно для соблюдения академических стандартов.23

Ключевые наблюдения о DeepSeek

Отключение параметров temperature и top_p в DeepSeek-R1 демонстрирует приверженность детерминированному, воспроизводимому рассуждению.15 Это фундаментальное проектное решение для модели рассуждения, поскольку в академических и научных исследованиях воспроизводимость результатов имеет первостепенное значение. Если вывод модели значительно меняется при каждом запуске для одного и того же ввода, ее полезность для строгого исследования снижается. Такой подход позиционирует DeepSeek-R1 как потенциально более надежный инструмент для задач, требующих последовательных, проверяемых логических шагов, таких как математические доказательства, генерация кода или структурированный анализ данных, где ожидается один, «правильный» ответ. Это подразумевает стратегический акцент на надежность и возможность аудита, что очень ценно в таких областях, как научные открытия, финансы и право.

DeepSeek-R1 предоставляет доступ к своей внутренней цепочке рассуждений (CoT) через поле reasoning_content.15 Эта прозрачность позволяет пользователям просматривать, отображать и извлекать процесс рассуждения модели, что полезно для понимания ее логики и потенциальной отладки ее шагов. Однако CoT также «увеличивает стоимость».21 Это создает компромисс: большая прозрачность и потенциально более высокая точность сопряжены с увеличенными вычислительными затратами. Кроме того, для многораундовых диалогов предыдущее

reasoning_content не автоматически конкатенируется в контекст, требуя от пользователей тщательного управления историей диалога, чтобы избежать ошибок.15 Таким образом, хотя прозрачность предлагается, ее практическая полезность в многораундовом диалоге требует тщательной разработки промптов, чтобы избежать ошибок API и эффективно управлять использованием токенов. Это означает, что, хотя DeepSeek-R1 предлагает расширенные возможности рассуждения, пользователи должны активно управлять взаимодействием, чтобы сбалансировать прозрачность, стоимость и ход диалога.

Mistral AI: Агенты и Расширенные Возможности Исследования

Mistral AI значительно расширила свои возможности в области глубокого исследования с выпуском Mistral Agents API. Этот мощный инструментарий позволяет разработчикам создавать сложные ИИ-агенты, способные выполнять действия, сохранять контекст и взаимодействовать с данными из реального мира.28 Agents API представляет собой специализированный фреймворк для агентных рабочих процессов, преодолевающий ограничения стандартных LLM, которые часто хорошо понимают и генерируют язык, но испытывают трудности с выполнением действий, последовательным запоминанием прошлых взаимодействий или эффективным использованием внешних инструментов.17

API Mistral поддерживает многораундовые диалоги и постоянную память между взаимодействиями, что критически важно для сложных исследовательских задач, требующих сохранения контекста на протяжении длительного времени.17 Он разработан как основа для корпоративных ИИ-приложений, автоматизации рабочих процессов и помощи в принятии сложных решений, что делает его ценным инструментом для бизнеса и исследований.17

Процесс создания и взаимодействия с агентами

В Mistral Agents API агенты представляют собой конфигурации, которые расширяют возможности базовой модели, включая предварительно выбранную модель, набор инструментов, системные инструкции и параметры завершения по умолчанию.17 Пользователи создают агентов, определяя их ключевые атрибуты, такие как

model (базовая LLM), description (краткое описание назначения агента), name (имя агента), instructions (детальные инструкции по его поведению) и tools (список инструментов, к которым агент имеет доступ).31 Например, для агента, способного выполнять веб-поиск, в его инструментах должен быть указан тип

{«type»: «web_search»}.31

После создания агента, разговоры с ним могут быть начаты либо путем указания его уникального agent_id, либо путем прямого указания модели и параметров завершения для более быстрого доступа к встроенным коннекторам.31 Одно из ключевых преимуществ Mistral заключается в том, что его API управляет состоянием разговора на стороне сервера.20 Это означает, что разработчикам не нужно вручную поддерживать локальную историю разговоров и передавать ее с каждым новым запросом для многораундовых взаимодействий, что значительно упрощает разработку сложных диалоговых систем.

Встроенные коннекторы: Веб-поиск, выполнение кода, библиотека документов

Mistral Agents API предоставляет набор мощных встроенных коннекторов, которые расширяют возможности агентов за пределы простой генерации текста:

• Веб-поиск (Web Search): Агенты могут получать актуальную информацию из Интернета. Mistral предлагает две версии веб-поиска: web_search (классический) и web_search_premium, который предоставляет доступ не только к поисковой системе, но и к новостным агентствам AFP и AP.17 Интеграция веб-поиска значительно повышает производительность агентов; например, точность Mistral Large в бенчмарке SimpleQA выросла с 23% до 75% при включенном веб-поиске.17
• Выполнение кода (Code Execution): Агенты могут запускать код Python в безопасной песочнице. Эта возможность критически важна для выполнения математических вычислений, анализа данных и научных вычислений, позволяя агентам решать задачи, требующие точной логики и обработки данных.17
• Библиотека документов (Document Library — Beta): Это встроенная возможность Retrieval-Augmented Generation (RAG), позволяющая агентам получать доступ к загруженным пользователем документам из Mistral Cloud.17 Это расширяет знания агентов за счет частных или специфических для домена данных, что особенно ценно для корпоративных приложений. Библиотеки создаются через интерфейс Le Chat и должны быть доступны для организации через администратора.32
• Генерация изображений (Image Generation): Агенты могут создавать изображения с использованием модели Black Forest Lab FLUX1.1 [pro] Ultra, что открывает возможности для создания визуальных материалов, иллюстраций и других креативных приложений.17
• Вызов функций (Function Calling): Модели Mistral могут подключаться к внешним пользовательским функциям или API через JSON-схемы, обеспечивая структурированное принятие решений на основе запросов на естественном языке.34 Это позволяет агентам взаимодействовать с внешним миром и выполнять сложные, многошаговые задачи.

Постоянная память и оркестрация агентов

Mistral Agents API предлагает две ключевые функции, которые значительно повышают его применимость для сложных исследовательских задач:

Постоянная память (Persistent Memory): API Mistral обеспечивает серверную память, что позволяет агентам запоминать предыдущие взаимодействия и сохранять контекст на протяжении длительных диалогов.20 Это крайне важно для многораундовых разговоров и сложных исследовательских задач, где требуется последовательность и глубокое понимание предыдущих шагов. Такая серверная память упрощает управление контекстом для разработчиков, поскольку им не нужно вручную передавать всю историю разговора с каждым запросом.

Оркестрация агентов (Agent Orchestration): Истинная сила Agents API Mistral заключается в его способности координировать работу нескольких агентов.17 Это позволяет декомпозировать сложные проблемы на подзадачи, причем каждый агент, специализирующийся на определенной функции, вносит свой вклад в совместное решение. Концепция «передачи задач» (agent handoffs) является центральной для этой оркестрации, когда задачи делегируются между агентами в зависимости от потребностей разговора.20 Например, финансовый агент может передать задачу поиска данных веб-агенту, а затем получить результаты обратно для анализа. Рабочие процессы могут включать симуляцию дебатов между несколькими агентами для получения более нюансированных и всесторонних ответов.37

Примеры многошаговых рабочих процессов с использованием агентов

Mistral Agents API позволяет создавать сложные многошаговые рабочие процессы, имитирующие командную работу:

• Рабочий процесс анализа данных: Пример такого рабочего процесса включает агента планирования, который составляет комплексный план анализа данных. Затем агент Python генерирует и выполняет соответствующий код для каждого шага этого плана. Наконец, агент суммирования составляет отчет на основе полученных результатов анализа.38
• Помощник по кодированию с интеграцией GitHub: Агент может взаимодействовать с GitHub, контролируя работу агента-разработчика (на базе DevStral) по написанию кода. Это демонстрирует автоматизированное управление задачами разработки программного обеспечения, где ИИ может самостоятельно выполнять задачи, такие как создание или обновление репозиториев.33
• RAG для медицинской области: Модели Mistral могут быть тонко настроены для использования в системах Retrieval-Augmented Generation (RAG) в медицинских исследованиях. Это позволяет достигать более высокой точности в ассоциации/прогнозировании заболеваний и повышать научную точность в определении функций микроРНК (miRNA).34
• Финансовый консультант: Агенты могут быть тонко настроены для работы в специфическом тоне бренда в финансовых консультациях, обеспечивая персонализированное и последовательное взаимодействие с клиентами.34
• Юридический помощник: Тонкая настройка агентов для юридической точности и перевода сложной юридической терминологии, что значительно ускоряет и повышает качество правовых исследований и составления документов.34

Ключевые наблюдения о Mistral AI

Оркестрация нескольких агентов в Mistral Agents API представляет собой масштабируемую исследовательскую парадигму. Этот подход выходит за рамки использования одной LLM, позволяя декомпозировать сложные исследовательские задачи на подпроблемы, причем специализированные агенты (например, агент планирования, агент Python, агент суммирования, агент веб-поиска) обрабатывают различные части.17 Это отражает совместный характер человеческих исследовательских команд, где различные эксперты вносят свои специализированные навыки. Концепция «передачи задач между агентами» особенно значима, поскольку она обеспечивает бесперебойный поток информации и задач между агентами. Такой распределенный подход по своей сути предлагает масштабируемость и эффективность для сложных, многогранных исследований.17 Эта архитектура предполагает будущее, в котором исследования ИИ будут заключаться не только в одной мощной модели, но и в «роевом интеллекте» взаимосвязанных агентов. Это может привести к более надежным, всеобъемлющим и быстрым результатам исследований, особенно в междисциплинарных областях, где требуется разнообразная экспертиза.

Стратегическая важность «встроенных коннекторов» и «постоянной памяти» для корпоративного принятия решений является еще одним ключевым аспектом. Mistral делает акцент на «встроенных коннекторах», таких как веб-поиск, выполнение кода и библиотека документов, а также на «постоянной памяти».17 Эти функции напрямую решают общие проблемы в реальных приложениях ИИ: необходимость в актуальной информации (веб-поиск), сложные вычисления/анализ (выполнение кода), доступ к проприетарным данным (библиотека документов) и связные многораундовые взаимодействия (постоянная память). Значительный скачок производительности при использовании веб-поиска подчеркивает его критическую роль.17 Предоставляя эти возможности «из коробки», Mistral упрощает внедрение для разработчиков и предприятий.28 Эти функции имеют решающее значение для перехода ИИ от экспериментальных чат-ботов к надежным, интегрированным инструментам в рамках корпоративных рабочих процессов, особенно для исследований, требующих динамического доступа к информации и долгосрочного сохранения контекста. Это напрямую влияет на практическую применимость результатов, поскольку ИИ может работать с данными в реальном времени и проприетарными данными.39

Сравнительный Анализ и Лучшие Практики Промптинга

При рассмотрении режимов «Глубокого Исследования» DeepSeek-R1 и Mistral Agents API выявляются как общие черты, так и существенные различия, которые определяют их оптимальное применение в различных исследовательских сценариях.

Сравнение DeepSeek-R1 и Mistral Agents API: Сходства и различия

Сходства:

• Обе платформы используют передовые LLM для решения сложных задач: DeepSeek-R1 фокусируется на рассуждениях, а Mistral — на агентных рабочих процессах.15
• Обе поддерживают рассуждения по цепочке мыслей (CoT): DeepSeek-R1 явно выводит ее, а модели Mistral обладают расширенными возможностями рассуждения.13
• Обе поддерживают вызов функций / использование инструментов для взаимодействия с внешними системами, расширяя свои возможности за пределы внутренних знаний.15
• Обе предлагают доступ к API для программного управления, что позволяет разработчикам интегрировать их функциональность в свои приложения.21
• Обе позиционируются для использования как в академических, так и в корпоративных исследованиях, предлагая решения для широкого круга профессиональных задач.17

Различия:

• DeepSeek-R1:

• Фокус: Основное внимание уделяется расширенным рассуждениям, математическим и кодовым задачам, с явным выводом CoT для прозрачности.15
• Детерминизм: Параметры, контролирующие случайность (например, temperature, top_p), не поддерживаются для deepseek-reasoner, что обеспечивает более детерминированные и воспроизводимые результаты.15
• Управление контекстом: API является «беззапоминающим» (stateless); пользователи должны вручную объединять всю историю разговора, исключая reasoning_content из предыдущих раундов, чтобы избежать ошибок.15
• Ценообразование: Более дорогой для задач, требующих рассуждения, но предлагает кэширование для повторяющихся запросов, что может снизить общие затраты.21

• Mistral Agents API:

• Фокус: Основное внимание уделяется созданию автономных ИИ-агентов для многошаговых рабочих процессов, выполнения действий и поддержания постоянной памяти.17
• Оркестрация агентов: Акцент делается на многоагентном сотрудничестве и передаче задач между агентами, что позволяет решать сложные проблемы путем декомпозиции.17
• Встроенные инструменты: Предоставляет прямые коннекторы для веб-поиска, выполнения кода, генерации изображений и библиотеки документов, что упрощает интеграцию внешних возможностей.17
• Память: Предлагает серверную постоянную память, что значительно упрощает управление контекстом для многораундовых диалогов, поскольку история разговора поддерживается на стороне сервера.20
• Ценообразование: Варьируется в зависимости от модели и использования инструментов (например, веб-поиск и выполнение кода имеют отдельные тарифы за 1000 вызовов), что позволяет более гибко управлять затратами в зависимости от используемых функций.28

Таблица 1: Сравнение Режимов «Глубокого Исследования» DeepSeek-R1 и Mistral Agents API

Общие рекомендации по созданию эффективных промптов для глубокого исследования

Эффективное промпт-инжиниринг является критически важным для максимизации полезности режимов «Глубокого Исследования». Объем исследований, посвященных лучшим практикам промптинга, указывает на то, что это не просто технический прием, а фундаментальный навык для эффективного использования этих режимов. Даже с учетом продвинутого агентного ИИ, человеческие намерения, точность и стратегическое предвидение остаются решающими.41 Переход от простых ключевых слов к структурированным, многокомпонентным промптам подчеркивает возрастающую сложность эффективного взаимодействия с ИИ.42

Ниже приведены ключевые элементы и рекомендации для создания эффективных промптов:

• Ясность и Специфичность: Промпты должны быть четкими, специфичными и предоставлять достаточный контекст для понимания запроса моделью. Следует избегать расплывчатых формулировок и использовать глаголы действия (например, «анализируйте», «суммируйте», «сравните») для указания на конкретную задачу.
• Контекст и Фон: Предоставление релевантной фоновой информации, определение специализированной терминологии и указание точек зрения помогают ИИ лучше понять запрос. Также возможно загружать файлы для предоставления дополнительного контекста.
• Желаемый Формат Вывода: Четкое указание желаемого формата (отчеты, резюме, таблицы, JSON, маркированные списки, определенная длина, тон) гарантирует получение ответа в удобном для использования виде. Использование разделителей, таких как Markdown или XML-теги, повышает ясность структуры промпта.47
• Итеративное Уточнение: Промптинг следует рассматривать как итеративный процесс. Уточнение промптов на основе первоначальных ответов ИИ позволяет постепенно улучшать качество и углубляться в тему.
• Назначение Роли/Персоны: Назначение ИИ конкретной роли или персоны (например, «опытный журналист», «академический исследователь», «рыночный аналитик») направляет его перспективу и тон, обеспечивая соответствие предметной области.
• Разбиение Сложных Задач: Декомпозиция сложных запросов на более мелкие, управляемые подвопросы или шаги значительно повышает точность и полноту ответов.
• Примеры (Few-shot/One-shot): Предоставление одного или нескольких примеров желаемого ввода/вывода помогает модели понять желаемый стиль, формат или логику, особенно для сложных задач.
• Управление галлюцинациями и проверка источников: Всегда необходимо проверять информацию, предоставленную LLM, с помощью достоверных источников, поскольку они могут генерировать ложные данные (галлюцинации) или предоставлять устаревшую/неточную информацию. Следует явно инструктировать модель цитировать источники и проверять факты. Кросс-модельная валидация может повысить точность для критически важных задач.51 Некоторые модели специально обучаются для снижения неточностей и избегания неподтвержденных утверждений.52

Таблица 2: Элементы Эффективного Промптинга для Глубокого Исследования

Ключевые наблюдения о сравнительном анализе и лучших практиках

Наблюдается расхождение в подходах к проектированию инструментов для ИИ-исследований, что проявляется в различиях между детерминизмом и гибкостью. Явное отключение DeepSeek-R1 параметров temperature и top_p 15 свидетельствует о приверженности детерминированному, воспроизводимому рассуждению, что критически важно для научной строгости и возможности аудита. Это контрастирует с подходом Mistral, который позволяет устанавливать эти параметры 31 и поощряет творчество и разнообразие.21 Хотя гибкость Mistral может быть полезна для творческих задач или мозгового штурма, детерминизм DeepSeek является сильным преимуществом для задач, требующих точных, повторяемых логических результатов. Это указывает на философское расхождение в том, как эти платформы видят «идеальный» инструмент для глубокого исследования: одна приоритезирует последовательность и проверяемую логику, другая — адаптируемую, совместную агентность с более разнообразными результатами. Это расхождение означает, что пользователи должны тщательно выбирать подходящий инструмент в зависимости от своих конкретных исследовательских потребностей. Для высокочувствительных или воспроизводимых исследований (например, научных экспериментов, финансового моделирования) детерминизм DeepSeek может быть предпочтительнее. Для исследовательских работ, творческого решения проблем или многогранных исследований, требующих разнообразных точек зрения, агентная гибкость Mistral может быть более подходящей. Это также влияет на стратегию промпт-инжиниринга: промпты для DeepSeek-R1 могут быть более прямыми и полагаться на его внутреннее рассуждение, в то время как промпты для Mistral могут нуждаться в более явном руководстве взаимодействиями агентов.

Постоянно растущий объем исследований, посвященных «лучшим практикам промпт-инжиниринга», указывает на то, что это не просто технический прием, а фундаментальный навык для использования режимов «Глубокого Исследования». Последовательные рекомендации на всех платформах подчеркивают важность ясности, специфичности, контекста, желаемого формата вывода, итеративного уточнения и назначения ролей. Это свидетельствует о том, что даже с продвинутым агентным ИИ человеческие намерения, точность и стратегическое предвидение остаются решающими.41 Переход от простых ключевых слов к структурированным, многокомпонентным промптам подчеркивает возрастающую сложность эффективного промптинга.42 Промпт-инжиниринг становится «эпистемологическим навыком», связывающим человеческое понимание с возможностями ИИ.41 Это означает, что исследователи должны стать опытными в эффективной передаче своих потребностей ИИ, выступая в роли «проектировщиков взаимодействий со знаниями».41 Разработка «библиотек промптов» и «журналирования промптов» 41 дополнительно указывает на профессионализацию этого навыка, что крайне важно для максимизации отдачи от инвестиций в дорогостоящие инструменты «Глубокого Исследования».

Заключение: Будущее Автономных ИИ-Исследований

Режимы «Глубокого Исследования» представляют собой значительную эволюцию в области искусственного интеллекта, преобразуя LLM в автономных исследовательских агентов, способных к многошаговым расследованиям, сложному рассуждению и интеграции инструментов.2 DeepSeek-R1 превосходит в детерминированном, прозрачном рассуждении с явной CoT, что делает его идеальным для задач, требующих высокой воспроизводимости.15 Mistral Agents API предлагает мощный фреймворк для оркестрации агентов со встроенными инструментами и постоянной памятью, что позволяет создавать совместные, многоагентные рабочие процессы для различных корпоративных приложений.17 Эффективный промпт-инжиниринг, подчеркивающий ясность, контекст, структурированный вывод и итеративное уточнение, имеет решающее значение для максимизации полезности этих передовых инструментов.41 При этом управление галлюцинациями и проверка источников остаются критически важными обязанностями человека.

Перспективы развития и потенциальное влияние

Наблюдаемые возможности платформ, таких как DeepSeek (рассуждение для академических работ), Mistral (многоагентные рабочие процессы для анализа данных и выполнения кода) и FutureHouse (специализированные агенты для извлечения информации, синтеза и планирования экспериментов 56), указывают на будущее, в котором системы ИИ будут функционировать не просто как помощники, а как автономные сущности, способные выполнять целые исследовательские задачи. Такие проекты, как

cmbagent 57 и Google AI Co-Scientist 61, демонстрируют многоагентные системы для научных открытий, работающие «без участия человека» или в качестве «виртуальных сотрудников». Это означает переход от простой автоматизации рутинных задач к активному участию ИИ в научном методе, от генерации гипотез до анализа данных. Такое развитие имеет глубокие последствия для темпов и характера научных открытий. Оно может демократизировать исследования, снизить барьеры для входа, ускорить прорывы в сложных областях, таких как открытие лекарств и материаловедение. Однако это также требует надежных этических руководств, механизмов подотчетности и человеческого надзора для обеспечения ответственной разработки и развертывания.

Несмотря на возрастающую автономию режимов «Глубокого Исследования», исследования последовательно подчеркивают необходимость человеческой «верификации» и «критической оценки». Галлюцинации и предубеждения остаются постоянными проблемами, подчеркивая, что ИИ является «инструментом поддержки, а не заменой для анализа».62 Концепция «аналитической риторики», где человеческие аналитики «составляют аргументы, собирают данные и извлекают полезные знания» из результатов ИИ 41, подчеркивает, что роль человека смещается от сборщика данных к интерпретатору, стратегу и этическому хранителю. Это означает, что будущее исследований — это не полностью автономный ИИ, а симбиотические отношения, где ИИ берет на себя «тяжелую работу» по обработке данных и первоначальному синтезу, в то время как люди обеспечивают критическое мышление, предметную экспертизу, этическое суждение и построение нарратива. «Недостающий мост между данными, системами, людьми и смыслом» 41 — это промпт-инжиниринг и человеческий аналитический навык, обеспечивающие, что результаты ИИ не только точны, но и значимы и применимы.

В заключение, тенденция к развитию агентного ИИ и многоагентных систем будет продолжать ускорять научные открытия, снижать затраты и демократизировать доступ к передовым исследовательским инструментам.4 Будущие разработки могут включать расширенную интеграцию с частными источниками данных, более сложные этические рамки и более глубокое сотрудничество между человеческими и ИИ-исследователями.64 Навык «промпт-инжиниринга» будет становиться все более важным по мере того, как системы ИИ становятся более сложными и способными.41

Источники

1. deliverables.ai, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://deliverables.ai/blog/what-is-deep-research-ai#:~:text=Deep%20Research%20AI%20Goes%20Beyond,based%20on%20pre%2Dtrained%20knowledge.
2. What Is Deep Research AI? — Deliverables AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://deliverables.ai/blog/what-is-deep-research-ai
3. Accountability Frameworks for Autonomous AI Agents: Who’s Responsible? — Arion Research LLC, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.arionresearch.com/blog/owisez8t7c80zpzv5ov95uc54d11kd
4. Agentic AI for Scientific Discovery: A Survey of Progress, Challenges, and Future Directions, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://arxiv.org/html/2503.08979v1
5. AI Agents: Evolution, Architecture, and Real-World Applications — arXiv, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://arxiv.org/html/2503.12687v1
6. Agentic AI in Legal: 5 Effective Ways Lawyers Use Agentic AI — Volody CLM, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.volody.com/resource/5-ways-lawyers-can-use-agentic-ai/
7. The Rise of Open-source AI agents: Key Benefits and Popular Frameworks — Kanerika, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://kanerika.com/blogs/open-source-ai-agents/
8. Advanced Prompt Engineering Techniques — Mercity AI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.mercity.ai/blog-post/advanced-prompt-engineering-techniques
9. 10 prompt engineering examples and techniques for early-stage …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://merge.rocks/blog/10-prompt-engineering-examples-and-techniques-for-early-stage-startups
10. What is Prompt Engineering? — AI Prompt Engineering Explained …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://aws.amazon.com/what-is/prompt-engineering/
11. Mastering Grok AI: From Basics to Advanced Techniques (2025 Guide), дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://latenode.com/blog/mastering-grok-ai-from-basics-to-advanced-techniques-2025-guide
12. Made an amazing system prompt for Grok that boosts its output : r/grok, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/grok/comments/1ivgrgc/made_an_amazing_system_prompt_for_grok_that/
13. Grok 3 Beta — The Age of Reasoning Agents — xAI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://x.ai/news/grok-3
14. Introduction to deep research in the OpenAI API, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://cookbook.openai.com/examples/deep_research_api/introduction_to_deep_research_api
15. Reasoning Model (deepseek-reasoner) | DeepSeek API Docs, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://api-docs.deepseek.com/guides/reasoning_model
16. Understanding Grok: A Comprehensive Guide to Grok Websearch …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.tryprofound.com/blog/understanding-grok-a-comprehensive-guide-to-grok-websearch-grok-deepsearch
17. Using Mistral Agents API with MCP: How Good Is It? — Apidog, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://apidog.com/blog/mistral-agents-api/
18. 100 ChatGPT Prompts for Research That Help You Get Work Done — AskYourPDF, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://askyourpdf.com/blog/chatgpt-prompts-for-research
19. AI Research Assistants: A Comparative Analysis | by Nick Hagar — Medium, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://nicholashagar.medium.com/ai-research-assistants-a-comparative-analysis-8cfeae549461
20. Build AI agents with the Mistral Agents API — Simon Willison’s Weblog, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://simonwillison.net/2025/May/27/mistral-agents-api/
21. DeepSeek API: A Guide With Examples and Cost Calculations — DataCamp, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
22. Deepseek API Complete Guide: Mastering the DeepSeek API for Developers | Zuplo Blog, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://zuplo.com/blog/2025/03/07/deepseek-api
23. Exploring the Potential of DeepSeek in Academic Writing — Yomu AI, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.yomu.ai/blog/exploring-the-potential-of-deepseek-in-academic-writing
24. DeepSeek API | Documentation | Postman API Network, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.postman.com/ai-on-postman/deepseek/documentation/gr0i44z/deepseek-api
25. DeepSeek API Docs: Your First API Call, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://api-docs.deepseek.com/
26. Multi-round Conversation — DeepSeek API Docs, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://api-docs.deepseek.com/guides/multi_round_chat
27. How to Use DeepSeek API for Domain-Specific Data Analysis | by Vikrant — Medium, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://medium.com/@vikrant-dev/how-to-use-deepseek-api-for-domain-specific-data-analysis-2457e00be1ab
28. Mistral AI Launches New Agents API — Blockchain Council, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.blockchain-council.org/ai/mistral-ai-launches-new-agents-api/
29. Mistral Agents API: AI Agent Framework with Web Search, Code Generation, and Image Generation Capabilities, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://neurohive.io/en/frameworks/mistral-agents-api-ai-agent-framework-with-web-search-code-generation-and-image-generation-capabilities/
30. Introduction — Mistral AI Documentation, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://docs.mistral.ai/agents/agents_introduction/
31. Agents & Conversations — Mistral AI Documentation, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://docs.mistral.ai/agents/agents_basics/
32. Document Library (Beta) | Mistral AI, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://docs.mistral.ai/agents/connectors/document_library/
33. Build AI agents with the Mistral Agents API, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://mistral.ai/news/agents-api
34. Function calling | Mistral AI, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://docs.mistral.ai/capabilities/function_calling/
35. Function Calling in AI Agents Using Mistral 7B — Analytics Vidhya, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/10/function-calling-in-ai-agents-using-mistral-7b/
36. Bienvenue to Mistral AI Documentation | Mistral AI, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://docs.mistral.ai/
37. Simulate Debates Between AI Agents Using Mistral to Optimize Answers — N8N, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://n8n.io/workflows/5682-simulate-debates-between-ai-agents-using-mistral-to-optimize-answers/
38. cookbook/mistral/agents/analytical_agent_workflow.ipynb at main — GitHub, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://github.com/mistralai/cookbook/blob/main/mistral/agents/analytical_agent_workflow.ipynb
39. ChatGPT Prompt of the Day: The Deep Research GPT : r … — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ChatGPTPromptGenius/comments/1jbyp7a/chatgpt_prompt_of_the_day_the_deep_research_gpt/
40. Clients — Mistral AI Documentation, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://docs.mistral.ai/getting-started/clients/
41. Prompt Engineering: The Future-Proof Skill for Business Analysts, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.adaptiveus.com/blog/prompt-engineering-for-business-analysts/
42. Getting Started with ChatGPT: Setup and Basic Prompts, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://learnprompting.org/docs/basics/chatgpt_basics_prompt
43. Writing AI Prompts: 7 Key Elements — RebelMouse, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.rebelmouse.com/ai-writing-prompts
44. How to Craft Prompts — AI-Based Literature Review Tools — Library Guides — LibGuides, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://tamu.libguides.com/c.php?g=1289555&p=9642751
45. Understanding Prompt Structure: Key Parts of a Prompt, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://learnprompting.org/docs/basics/prompt_structure
46. Prompt Engineering — AI and Academic Research: A Guide — Library …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://libguides.tulane.edu/AI/prompts
47. Prompt engineering overview — Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
48. Long context prompting tips — Anthropic API, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/long-context-tips
49. Pretty good results with this prompt re-writter Project in Claude Desktop : r/ClaudeAI — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1ktwee0/pretty_good_results_with_this_prompt_rewritter/
50. New prompting rules when using reasoning models (Deep …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://sophiehundertmark.medium.com/new-prompting-rules-when-using-reasoning-models-deep-research-3810ea97bef3
51. Guidelines for Effective Deep Research Prompts : r/PromptEngineering — Reddit, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1krx0jz/guidelines_for_effective_deep_research_prompts/
52. Long context prompting for Claude 2.1 \ Anthropic, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.anthropic.com/news/claude-2-1-prompting
53. 10 Claude Prompts for Academic Writing — Prompt Advance, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://promptadvance.club/claude-prompts/writing/academic-writing
54. 10 Tips for Using ChatGPT For Research Effectively — Otio Blog, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://otio.ai/blog/using-chatgpt-for-research
55. client-python/docs/sdks/agents/README.md at main — GitHub, дата последнего обращения: июля 18, 2025, https://github.com/mistralai/client-python/blob/main/docs/sdks/agents/README.md
56. Accelerating scientific discovery with AI | MIT News | Massachusetts …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://news.mit.edu/2025/futurehouse-accelerates-scientific-discovery-with-ai-0630
57. arxiv.org, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://arxiv.org/abs/2507.07257
58. cmbagent — PyPI, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://pypi.org/project/cmbagent/0.0.1b3/
59. Open Source Planning & Control System with Language Agents for Autonomous Scientific Discovery — ResearchGate, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.researchgate.net/publication/393586204_Open_Source_Planning_Control_System_with_Language_Agents_for_Autonomous_Scientific_Discovery
60. CMBAgents/cmbagent: Multi-agent system for science, powered by ag2 — GitHub, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://github.com/CMBAgents/cmbagent/
61. Google AI Co-Scientist: Multi AI Agent system for Research Scientists | by Mehul Gupta | Data Science in Your Pocket | Medium, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://medium.com/data-science-in-your-pocket/google-ai-co-scientist-multi-ai-agent-system-for-research-scientists-f4c5367ec4b7
62. ChatGPT in Academic Writing and Research: Best Tips for Effective …, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.yomu.ai/blog/chatgpt-in-academic-writing-and-research-best-tips-for-effective-use
63. Fireside chat: agentic AI meets quantum: are we building machines that discover differently?, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=hYgUsxvTuHE
64. Best Practices for Large Language Models: Home — CMU LibGuides, дата последнего обращения: июля 17, 2025, https://guides.library.cmu.edu/LLM_best_practices