Guides-OpenAI Deep Research(深度研究模式)

提示詞工程 (Prompt Engineering)
1

Guides-OpenAI Deep Research(深度研究模式)

OpenAI 推出了全新的多步驟研究工具──Deep Research 模式。這是一套運行於專用 o3 或 o4-mini 模型上的推理與搜尋代理系統，能在數分鐘內完成原本需耗時數小時的人工作業，為各類知識任務帶來前所未有的效率與深度。

本篇文章將帶你深入了解 Deep Research 的核心功能、應用場景、使用建議與限制，並提供實際範例與工具比較，幫助你有效掌握這項嶄新的 AI 研究模式，提升知識工作效率與決策品質。

本篇目標

OpenAI Deep Research Guide

How to use OpenAI Deep Research | The ULTIMATE Guide

什麼是 Deep Research？

OpenAI 的 Deep Research 是一個多步驟網路研究代理系統，能在幾分鐘內完成原本需數小時的任務。

具備：

  • 推理與規劃能力
  • 可用 Python、Web 瀏覽等工具
  • 運作於OpenAI o3模型（主版本），或OpenAI o4-mini模型（輕量版）

用途：撰寫報告、競爭分析、技術研究、內容整合等

支援功能：

  • 上傳檔案（PDF、資料）
  • Python 繪圖（含圖表嵌入，開發中）
  • 自動引用來源

Deep Research 流程圖

Deep Research 深度研究
Deep Research 深度研究3504×459 198 KB

如何取得 Deep Research？

用戶類型 每月查詢次數
Free 5 次（使用輕量版）
Plus/Team/Enterprise/Edu 25 次（原為 10）
Pro 250 次（原為 120）

達上限後，自動切換至 o4-mini 輕量版

deep_research_OAI_post
deep_research_OAI_post601×912 112 KB

解決什麼問題？

Deep Research 專攻多步驟、大規模、邏輯推理研究任務。

核心流程：
搜尋 ➜ 分析 ➜ 綜合 ➜ 報告/洞察/建議

應用場景

專業用途

  • 財經市場/競品分析
  • 科學研究、數據探索
  • 政策與法規調查
  • 技術規格與工程文件撰寫

消費者研究

  • 商品比較（車、家電、家具）
  • 個人化推薦
  • 深度評測收集

學術與分析

  • 文獻回顧與綜合摘要
  • 生成帶有研究發現的概覽，並發掘新洞見
  • 辨識研究空白 → 發展新研究問題 → 創新科學研究
  • 發現趨勢並推薦新的閱讀資料
  • 分析量化結果並產生有趣的討論
  • 來源驗證與發掘新證據
  • 假設檢驗？

知識工作／工程

  • 回答需多步驟推理的複雜問題
  • 分析上傳的檔案與文件，並結合新研究進行補充
  • 撰寫完整的報告
  • 撰寫技術文件
  • 進行可行性研究
  • 綜合多個來源的資訊

範例任務:

更多案例：OpenAI 官方介紹

Deep research 特別擅長完成那些通常需要人類花費數小時才能完成的任務，尤其是涉及以下方面的工作：

  • 整合多個資訊來源
  • 深入分析複雜數據
  • 撰寫具完整記錄的報告
  • 多步驟的研究流程（包含規劃、搜尋、瀏覽、推理、分析與綜合）
  • 處理、理解並推理大量資訊

使用案例的文字雲

Deep Research Use Case
Deep Research Use Case1920×833 107 KB

何時使用 Deep Research？

當你需要：

  • 搜尋最新且跨領域資料
  • 統整複雜來源內容
  • 執行多階段研究流程（含規劃、瀏覽、推理）

若為單步任務，建議改用：

  • o1-mini：具推理能力、自主拆解任務
  • GPT-4o：一般簡單工作最佳選擇

使用 OpenAI Deep Research 的提示建議

提示語撰寫技巧

明確與具體的指示

給模型一個計畫，並盡可能具體。這些任務需要時間處理，因此第一次就把提示語寫清楚很重要。

澄清，而非忽略

當模型不確定時，會主動提出問題以釐清。如果你能詳細回答，就能獲得更好的結果。這類請求比一般查詢成本更高，因此花時間釐清很值得。

deep_research_clarify
deep_research_clarify1249×928 96.8 KB

善用關鍵字

推理模型會依據關鍵字搜尋網路資訊，因此提供越多越好。精準的詞彙（例如：品牌名稱、技術名詞、產品名稱）可以節省模型大量時間與計算資源。

使用清楚的動詞

Deep Research 受過「遵循指示」的訓練。像是「比較（compare）」、「建議（suggest）」、「推薦（recommend）」、「報告（report）」等動詞能幫助它理解任務性質與你期望的輸出內容。

輸出格式

若有特定格式需求，請清楚說明，例如：希望產出什麼類型的報告、格式或段落，是否需要表格，也可以指定表格的欄位數與標題。模型預設使用的報告格式不一定適合每個人，因此請明確指定。

上傳檔案作為背景資料

你可以上傳 PDF 等檔案，幫助模型理解主題與提供關鍵背景資料，特別是針對技術性高或模型資料庫中較少的主題。這功能支援 ChatGPT-4o 模型。

核查來源與驗證資訊

一定要自行確認資料來源。模型仍有可能出錯，對於權威資訊與臆測之間的辨識有時不夠準確。

接下來可以嘗試什麼？

以下是你可以用 Deep Research 嘗試的一些應用點子：

研究類任務

  • 執行完整的市場研究 / AI 工具競爭分析
  • 圍繞新產品進行研究（包含評論、價格比較等）
  • 提供一份文件，請模型補充細節或給予批評建議
  • 根據趨勢、採用率與用戶行為，深入研究並提出產品功能建議
  • 用戶研究（User Studies）
  • 法律案件研究：收集案例判例、法律依據與相關規定
  • 事實查核或背景調查

商業應用

  • 搜尋並開發特定領域的 AI/Agent 應用案例
  • 追蹤特定主題或產業領域的趨勢

學習應用

  • 建立學習計畫並推薦合適的學習路徑
  • 整理 AI 模型的使用技巧與最佳實踐
  • 查詢特定開發工具的最新功能，並請模型推薦練習題或教材

科學研究

  • 針對健康類議題（如睡眠、症狀、心理健康等）搜尋最新研究
  • 撰寫包含最新研究結果的技術報告

個人應用

  • 撰寫你或公開人物的個人簡介
  • 根據公開資訊與專案內容，製作或更新履歷
  • 為即將發表的簡報生成/建議投影片內容

OpenAI Deep Research 與其他方案有何不同？

目前市場上已有許多專門設計的智能代理（Agentic）解決方案，例如：

  • Google 的 Gemini Deep Research
  • 各種開源／可客製化的代理框架（例如 Flowise AI）

此外，開發者也能使用以下工具自行建立類似 Deep Research 的多步驟研究系統：

  • Flowise AI：可視化工作流設計器，適合快速複製類似 Deep Research 的流程
  • LlamaIndex：針對資料導向應用的 RAG 框架
  • crewAI：協作型 Agent 架構
  • n8n：自動化流程平台，可串接多個 LLM 服務與 API
  • LangGraph：建立具狀態管理能力的 LLM 工作流

這些自建系統在成本與彈性上可能更具優勢，並可整合現有模型（如 o1, o3-mini 等）。

OpenAI 的 Deep Research 有哪些專屬差異？

  • 專屬模型：o3 變體（proprietary variant）
    • OpenAI 的 Deep Research 使用經過特別訓練的 o3 模型，目前僅 OpenAI 能存取。
    • 這個模型專為複雜推理與多步驟研究任務設計，具備獨特的能力。
  • 尚未公開於 API 或 ChatGPT
    • 到目前為止，OpenAI 尚未明確表示是否會將此模型開放至 API 或 ChatGPT 使用者。

效能比較與基準測試

  • 根據 OpenAI 官方資訊，Deep Research 與 o3-mini-high 在如 Humanity’s Last Exam 等基準測試中已有表現比較。
  • 詳細資訊與測試結果可見於官方說明文件：
    Introducing Deep Research – OpenAI

deep_research_benchmark
deep_research_benchmark1132×766 143 KB

為什麼要讓模型「思考」？

模型在瀏覽資訊的同時進行思考，表現就會越好，因此給它時間思考是很重要的。

推理型模型（reasoning models）是讓 Deep Research 在處理複雜任務時表現更佳的關鍵。隨著推理模型的進步，Deep Research 的效能也會隨之提升。

deep_research_pass_rate
deep_research_pass_rate1222×888 165 KB

Deep Research 的限制與改進空間

儘管 Deep Research 強大，但目前仍存在幾項待改善之處：

核心挑戰與建議

  • 難以統整專業與技術性資訊
    模型在處理高度專業或領域知識時仍有困難。若能提供輔助文件（如 PDF、報告、白皮書等），會有明顯幫助。
  • 幻覺（Hallucination）問題尚未解決
    模型仍可能產生錯誤資訊，或將不具權威性的資料誤認為可靠來源。
  • 跨領域與異質資訊整合表現不一
    對於不同產業與主題的表現品質會有差異。尤其在需要整合圖表、文字、資料庫等多種格式時，挑戰較大。

特定技術限制

  • 無法指定搜尋數量與來源：

    • 目前無法強制模型查閱大量來源（例如「請讀 50 篇文章」），也無法指定特定網站或來源清單。
    • 實測中發現模型對某些網域（domain name）有偏好，可能影響來源多樣性。

  • 引文與格式仍常出錯：

    • 包含錯誤的引用連結、格式不一致、缺乏完整出處。

  • 缺乏匯出功能：

    • 難以直接將研究結果匯出至 Excel、Jupyter Notebook、Notion、Google Docs 等工具。

  • 時間／日期相關查詢準確度差：

    • 對於時間敏感性資訊（如「2021 年的政策與 2023 年的有何不同？」）需提供更明確的指示。

  • 不支援訂閱／付費牆內內容：

    • 目前尚無法存取如《經濟學人》、學術期刊、報紙等需付費的內容。但未來可能會有整合。

  • 圖表生成尚未支援：

    • 雖可讀取圖片，但尚未能主動生成圖表或圖像嵌入，未來預計會開放此功能。

  • 無法主動「執行行動」：

    • 雖可閱讀網頁內容，但無法像 Operator 等工具般主動進行網站內搜尋或互動操作（如使用 arXiv 高級搜尋功能）。

未來可期待的改進方向

  • 與 Operator 整合：
    未來 Deep Research 有望與 Operator 合併，補上行動能力缺口，像是執行站內搜尋、自動下載 PDF、填寫查詢表單等。
  • 接入更多工具與知識庫：
    包括搜尋專業資料庫（如 LexisNexis、PubMed）、API 串接、圖譜查詢等。
  • 支援更多格式匯出與第三方整合：
    包含直接輸出 Markdown、Notion 區塊、Word 報告、或生成 Slides。
  • 強化個人化研究助理功能：
    若搭配「進階記憶」與「自定義指令」，未來可望根據用戶背景、自訂任務目標來產出更聚焦的研究結果。

其他有用的參考資料

回到目錄
上一篇：Guides-Optimizing Prompts
下一篇：Guides-Reasoning LLMs

References

Prompt Engineering Guide_Guides deep-research

Guides-Reasoning LLMs(推理型大型語言模型)
主題系列文章索引