Jak používat hluboký výzkum ChatGPT k výzkumu a práci za vás

O Hluboký výzkum je pokročilá funkce, ve které můžete provádět rozsáhlé vyhledávání a vytvářet komplexní zprávy ChatGPT. Na rozdíl od běžného vyhledávače nástroj kromě zobrazení odkazů na relevantní webové stránky k danému tématu čte, analyzuje a strukturuje nalezený obsah a poskytuje komplexní materiály, které lze použít k analýze nebo studiu různých témat. V tomto článku pochopte, co je Hluboký výzkum, jak jej používat a jak může být výhodou pro vaši produktivitu.

Co je ChatGPT Deep Research?

Integrováno do ChatGPTnebo Hluboký výzkum (Investigie, v portugalštině) je nástroj umělé inteligence navržený k samostatnému provádění podrobných analýz, které přesahují tradiční rychlé vyhledávání. Kombinuje pokročilé jazykové modely a techniky strojové učení (strojové učení) a simuluje práci lidského výzkumníka.

Nástroj je schopen prozkoumat více zdrojů (články, zprávy, veřejná data), porovnávat informace, filtrovat, co je relevantní, a organizovat výsledky do strukturovaných zpráv s ověřitelnými citacemi a odkazy.

Jedním z hlavních odlišujících Hluboký výzkum ve srovnání s chatbot vzor OpenAI je schopnost kontextualizovat data. Například namísto pouhého uvádění faktů o tématu tento nástroj identifikuje trendy, rozpory mezi studiemi a dokonce i nuance ve složitých debatách, jako jsou veřejné politiky nebo technologické inovace.

Ideální pro profesionály, kteří potřebují podrobné odpovědi během několika minut Hluboký výzkum působí jako všestranný asistent, který slouží jak technickým analýzám (finanční trhy, vědecký výzkum), tak každodenním požadavkům, jako je porovnávání produktů nebo pochopení konkurenčních scénářů.

Aby byla zajištěna spolehlivost, systém upřednostňuje aktuální zdroje s dobrou pověstí ve vyhledávačích a navíc označí, když mezi odborníky dojde k významným neshodám. Nicméně, OpenAI zdůrazňuje, že tento nástroj je oporou – nikoli náhradou – lidského kritického myšlení a vždy doporučuje ověření předložených zdrojů.

Jak tato technologie funguje?

Po obdržení žádosti, Hluboký výzkum následuje strukturovaný proces:

• Počáteční průzkum: Prohledává více online zdrojů a identifikuje nejrelevantnější obsah.
• Filtrování a analýza: Posuzuje spolehlivost nalezených dat a odstraňuje irelevantní nebo pochybné informace.
• Organizace: Syntetizuje relevantní informace do koherentního formátu, včetně statistik, srovnání a souhrnů.
• Generování zprávy: Vytváří konečný dokument s citacemi, odkazy a poznatky na základě provedené analýzy, což uživateli umožňuje ověřit zdroje a prohloubit výzkum.

Tento systém umožňuje Hluboký výzkum poskytovat hlubší a kontextualizované odpovědi než jednoduché tradiční vyhledávání. Navíc je schopen zpřesňovat výsledky, když dostává nové instrukce od uživatele, díky čemuž je proces interaktivní a dynamický.

Jak používat Deep Research v ChatGPT

používat Hluboký výzkum Nejprve musíte být předplatitelem plánů ChatGPT Plus (20 USD, přibližně 116 R$) nebo ChatGPT Pro (200 USD, přibližně 1.159,99 XNUMX R$), abyste z nástroje vytěžili maximum. Když to víte, použijte tento postup:

První krok – Přístup k ChatGPT a vyberte možnost Hluboký výzkum (Vyšetřete) ve skladateli zpráv.

Druhý krok – Popište podrobně své vyhledávání, včetně klíčových slov, kontextu a konkrétních kritérií pro upřesnění výsledků.

Zde musíte otázku formulovat jasně a konkrétně, vyhnout se nejednoznačnostem a ujasnit si svůj cíl. Tímto způsobem vymezíte rozsah výzkumu a přesně určíte, do kterých aspektů se chce uživatel ponořit hlouběji.

Po počáteční žádosti, Hluboký výzkum Můžete také položit několik dalších otázek, abyste určili úroveň hloubky výzkumu a potvrdili svůj požadavek.

Třetí krok – Počkejte prosím na zpracování.

Jakmile byl dotaz odeslán, proces Hluboký výzkum V závislosti na tématu a složitosti požadovaných dat to může trvat od několika minut do přibližně půl hodiny. Během této doby AI ​​analyzuje dostupné zdroje a sestavuje zprávu, která poskytuje odkazy a odkazy na související studie a články.

Čtvrtý krok – Zkontrolujte závěrečnou zprávu.

Po obdržení zprávy se doporučuje, abyste si ji pečlivě prostudovali, zkontrolovali citované zdroje a prozkoumali odkazy. Prostřednictvím kontroly zajistíte pravdivost a relevanci informací a navíc umožníte úpravy a upřesnění v prompt (příkaz), je-li to nutné. Až budete hotovi, můžete konverzaci exportovat a sdílet a nahlásit ji s ostatními.

Jak napsat výzvu pro Deep Research

Při žádosti o Hluboký výzkum, je zajímavé, že vytváříte výzvy, které usnadňují pochopení nástroje pro výsledek blíže k tomu, co chcete. Zde je postup:

Zamyslete se nad účelem své otázky

Ke zvýšení efektivity výzev pomáhá přemýšlet o tom, co přesně ve výsledku očekáváte. Zeptejte se sami sebe: Jaký je účel tohoto výzkumu? Chci porozumět konceptu, napsat článek, porovnat historická data nebo vytvořit kritickou analýzu? Odpovědí na tyto otázky můžete upravit svou výzvu tak, aby byla cílenější, což zvyšuje šance na získání podrobné a užitečné odpovědi.

Při velmi obecném požadavku je normální, že vám program sám položí další otázky, aby vymezil předmět a dodal optimalizovanou zprávu.

Přemýšlejte o tom, co chcete jako odpověď

Je také důležité definovat formát odpovědi. Pokud potřebujete zdlouhavé textové vysvětlení, zmiňte, že dáváte přednost běžícímu textu s dobře strukturovanými odstavci. Pokud je prezentace grafů nebo tabulek relevantní, uveďte prosím tento požadavek.

Můžete například říci: „Uveďte prosím svou odpověď v textovém formátu, uspořádaném do odstavců a zahrňte relevantní data, která lze později převést do grafů.“ Umělá inteligence tak rozumí nejen očekávanému obsahu, ale také způsobu, jakým jsou informace poskytovány.

Uveďte specifika a rozsah výzkumu

Dalším aspektem, který může změnit, je zmínit cílová skupina. Pokud je průzkum určen odborníkům, můžete použít odbornější jazyk. Pokud je publikum obecnější, zvolte jednoduché termíny a vysvětlení, které nevyžadují rozsáhlé předchozí znalosti. Věnování pozornosti těmto charakteristikám zajišťuje, že reakce je srozumitelná a přiměřená očekáváním čtenářů.

Předpokládejme, že máte zájem studovat hnutí odporu během vojenské diktatury v Brazílii. Dobrá výzva by mohla být:

„Proveďte analýzu hnutí odporu v Brazílii během vojenské diktatury a zdůrazněte rozdíly a podobnosti mezi strategiemi používanými v São Paulu a na severovýchodě. Poskytujte historická data a citace ze spolehlivých zdrojů.“

Výzva naznačuje, že zaměření není pouze popisné, ale také analytické, což vybízí AI k poskytování dat a postřehů, které lze použít k vytvoření kritického pohledu na předmět.

Možnosti a aplikace

Schopnost interpretovat data a provádět pokročilý výzkum na různých předmětech dělá Hluboký výzkum výkonný nástroj, který lze použít v různých situacích, a to jak pro obecný výzkum, tak pro produktivitu při studiu nebo práci. Podívejte se na některé možnosti a aplikace:

Využití hlubokého výzkumu v akademickém výzkumu

Pro akademický výzkum, Hluboký výzkum může pomoci shromáždit studie, vědecké články a relevantní data na podporu teze nebo článku. Se správným příkazem je možné strukturovat kompletní akademickou práci.

Můžete například požádat, aby Hluboký výzkum analyzovat model akademické práce (absolvování předmětu, diplomové a disertační práce) v rámci standardů Brazilská asociace technických norem (ABNT) – nebo jiné standardy – a požádejte ho, aby vytvořil strukturu práce na základě jeho výzkumného tématu. Až do této chvíle je možné „vystačit“ se základními nástroji ChatGPT – nicméně s Hluboký výzkum, po těchto úvodních krocích si můžete vyžádat kompletní zprávy a analýzy, což usnadní a zkrátí dobu vývoje projektu.

Pokud jde o výzvu, je důležité jasně specifikovat své téma, vymezit období a oblast studia. V tomto smyslu využijte příležitosti požádat nástroj o kontextualizaci určitých dat v rámci cílů vaší práce. Například místo otázky „Řekni mi o průmyslové revoluci“ můžete upřesnit:

PROMPT: Realize uma análise aprofundada sobre os impactos das [inovações/eventos] na [contexto histórico ou social], focando em [aspectos específicos (ex: avanços tecnológicos, mudanças econômicas)] entre [período]. Inclua referências a [fontes acadêmicas (ex: artigos, livros)] e dados estatísticos relevantes. Estruture o relatório com base nas normas [padrão de formatação (ex: ABNT, APA)], garantindo seções como introdução, metodologia, resultados e conclusão.

V příkladu žádosti o srovnání:

PROMPT: Realize uma análise comparativa entre as transformações industriais do Brasil e da América Latina nas últimas cinco décadas, destacando as diferenças nas políticas de desenvolvimento e os impactos na economia regional. Estruture o relatório com base nas normas para trabalhos acadêmicos da Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT)

Tímto způsobem může výzva nasměrovat vyhledávání na konkrétní aspekty, které zajímají národní publikum, a AI může vyhledávat data z brazilských studií, zprávy z uznávaných institucí a další produkce související s jejím tématem.

Výzvy pro zdravotníky

Zdravotníci často potřebují aktuální a dobře podložené informace na podporu léčby, klinických postupů a výzkumu. Pro tyto situace by výzvy měly jasně definovat téma, obsahovat technické termíny a specifikovat zdroj požadovaných dat. Podívejte:

PROMPT: Estou desenvolvendo um plano de [tipo de intervenção (ex: suplementação, treinamento)] para [público-alvo (ex: maratonistas amadores, atletas de alto rendimento)]. Preciso de uma análise detalhada sobre:
Comparação entre [elemento A (ex: suplemento X)] e [elemento B (ex: suplemento Y)] para [objetivo específico (ex: retardar fadiga muscular)].
Protocolos de [processo (ex: hidratação, recuperação)] em [condições específicas (ex: climas quentes, altas altitudes)], incluindo [detalhes técnicos (ex: dosagem, frequência)].
Efeitos de [elemento adicional (ex: carboidratos em gel)] no [desempenho/saúde], considerando [variáveis (ex: tempo de absorção)].
Estudos de caso ou ensaios clínicos com nível de evidência [classificação (ex: A, B)] que comprovem a eficácia dessas estratégias.
Formate a resposta em tópicos estruturados com referências de [fontes especializadas (ex: ISSN, ACSM)].

Např

PROMPT: Estou desenvolvendo um plano de suplementação para maratonistas amadores. Preciso de uma análise detalhada sobre: Estudos de caso ou ensaios clínicos com nível de evidência A (ISSN ou ACSM) que comprovem a eficácia dessas estratégias. Comparação entre beta-alanina e bicarbonato de sódio para retardar a fadiga muscular em provas de longa duração. Protocolos de hidratação com eletrólitos (sódio, potássio, magnésio) em climas quentes (acima de 30°C), incluindo recomendações de dosagem e frequência. Efeitos da suplementação com carboidratos em gel durante a corrida, considerando tempo de absorção e impacto no desempenho.

Nebo při jiné příležitosti a psycholog zájemci o intervence založené na všímavosti mohou požádat:

PROMPT: Desenvolva uma revisão sobre a eficácia das intervenções psicoterapêuticas baseadas em mindfulness no tratamento de transtornos de ansiedade em adultos, integrando dados de meta-análises, publicações em periódicos de psicologia e estudos de caso realizados no contexto brasileiro

Výzvy pro IT profesionály

IT odborníci, jako jsou vývojáři softwaru, systémoví analytici a datoví vědci, často potřebují technické informace, srovnávací testy, případové studie a srovnávací analýzy. Výzvy v této oblasti by měly být přesné, s technickými termíny a uvedením požadovaných metrik nebo benchmarků.

PROMPT: Explique as vantagens e desvantagens da adoção de [tecnologia A (ex: computação em nuvem)] versus [tecnologia B (ex: soluções on-premises)] para [público-alvo (ex: empresas brasileiras, startups)], com base em estudos de mercado (crescimento de adoção, custos operacionais), dados de desempenho (latência, escalabilidade, segurança) e relatórios de [consultoria especializadas].
Inclua uma análise crítica sobre a viabilidade em [contexto geográfico ou setorial] e formate a resposta em tópicos comparativos.

Podívejte se na některé příklady:

Vývojáři softwaru:

PROMPT: Forneça uma análise comparativa entre as principais linguagens de programação utilizadas para [área] em 2024, destacando [os dados que você deseja avaliar]. Utilize dados de benchmarks do [índice], estudos de caso e opiniões de especialistas da área 

Definuje zaměření, což naznačuje, že odpověď musí obsahovat kvantitativní a srovnávací údaje, užitečné pro výběr nejvhodnějšího jazyka pro projekt.

Data Scientist:

PROMPT: Explique as últimas tendências em algoritmos de aprendizado de máquina para previsão de séries temporais, com foco em aplicações financeiras. Inclua referências a estudos recentes, benchmarks de desempenho e comparações entre modelos como [modelos], utilizando fontes como [fontes]

V tomto případě vytváříme výzvu, která vyžaduje technickou reakci, která integruje údaje o výkonu a akademické reference, což je ideální pro výzkumníky.

Správci sítě:

Realize uma pesquisa sobre [tema], enfatizando soluções de [objetos de análise]. Forneça referências a relatórios do [fonte], estudos de caso em empresas brasileiras e dados sobre a eficácia dessas soluções

Tato výzva vede výzkum v oblasti informační bezpečnosti, kombinuje tržní data a technické studie, což je klíčové pro profesionály, kteří spravují podnikové sítě a systémy.

Pamatujte, že čím složitější je úkol, tím pokročilejší, podrobnější a konkrétnější musí být vaše výzva. Odborník v Informační bezpečnost kdo plánuje studii o kybernetické bezpečnosti a strojovém učení aplikovaném například na lékařská zařízení, může použít příkazy jako:

PROMPT: Desenvolva um IDS para redes IoMT (protocolos HL7/DICOM): Analise padrões de tráfego anômalos em ataques a bombas de infusão (ex: CVE-2023-1234). Compare arquiteturas de deep learning: redes TempCNN vs. Transformers com attention esparsa. Implemente detecção em tempo real (latência <50ms) usando Apache Kafka e ONNX Runtime. Inclua datasets do PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge e papers do IEEE S&P sobre threat modeling

Jak provádět analýzu trhu pomocí Deep Research

Pokud jde o analýzu trhu, cílem je obvykle shromáždit informace, které pomohou porozumět trendům, výkonnosti produktů a porovnat konkurenty. Zde by výzvy měly jasně specifikovat segment trhu, konkurenty nebo modely, které chcete porovnat, a kritéria analýzy, jako je cena, výkon nebo inovace.

Příklad pro trh chytrých telefonů, vymezte sektor (smartphony), konkurenty a atributy, které mají být srovnávány, a nasměrujte AI k hledání informací, které pomohou vytvořit úplný pohled na scénář. jako:

PROMPT: Forneça uma análise detalhada do mercado de [categoria de produtos (ex: smartphones, eletrodomésticos)] no [país/região] entre [ano inicial] e [ano final], destacando:
Participação de marcas como [marca A], [marca B] e [marca C].
Comparação de aspectos como [critério 1 (ex: inovações tecnológicas)], [critério 2 (ex: desempenho)] e [critério 3 (ex: preços)].
Dados de [fontes (ex: pesquisas de mercado, análises de especialistas)].
Formate os resultados em um relatório completo com tabelas comparativas e gráficos de tendências.

Pokud se například zajímáte o sektor domácích spotřebičů, výzva může nasměrovat vaše hledání na konkrétní kritéria pro daný segment a shromáždit data, která vám pomohou pochopit, jak tyto inovace ovlivňují rozhodování spotřebitelů o nákupu, a to následovně:

PROMPT: Realize uma análise comparativa das principais marcas de geladeiras lançadas no Brasil em 2024, considerando tecnologias como conectividade inteligente, eficiência energética e design. Baseie a resposta em dados de vendas, avaliações de consumidores e relatórios de consultorias do setor

A konečně, pro strategičtější pohled by výzva zaměřená na investory mohla být:

PROMPT: Analise as tendências do mercado de automóveis elétricos no Brasil, destacando inovações recentes, políticas governamentais de incentivo e a atuação dos principais players, como Tesla e BYD. Inclua dados sobre crescimento de vendas, projeções de mercado e desafios logísticos".

Zde výzva přesahuje údaje o trhu, včetně vnějších faktorů, které ovlivňují odvětví, a poskytuje komplexní analýzu zaměřenou na publikum s investičními zájmy.

Výzvy pro novináře a komunikátory o hlubokém výzkumu

Pro novináře a další informační profesionály, Hluboký výzkum může být užitečným nástrojem pro shromažďování dat z různých zdrojů, identifikaci souvislostí a pochopení příběhů o složitých tématech. V této aplikaci by výzva měla obsahovat ústřední téma, aspekty, které je třeba prozkoumat, a typ zdrojů, které by AI měla vzít v úvahu, jako jsou rozhovory, oficiální data a případové studie.

Například pro článek o dopadu změny klimatu na velká brazilská města můžete použít výzvy jako:

PROMPT: Faça uma análise sobre as mudanças na legislação de [área (ex: proteção ambiental, direitos trabalhistas)] no [país/região] nos últimos [número de anos] anos, destacando as principais controvérsias e debates políticos, impactos concretos para [grupo afetado]. Utilize dados oficiais, opiniões de especialistas e exemplos de casos reais.
Estruture a resposta em seções temáticas, incluindo uma linha do tempo das mudanças legislativas e suas consequências práticas.

Pro příběh o veřejné politice můžete použít výzvu jako:

PROMPT: Realize uma análise sobre as mudanças na legislação de proteção ambiental no Brasil nos últimos 15 anos, destacando as principais controvérsias e os impactos para a população. Busque dados oficiais, opiniões de especialistas e exemplos de casos reais para ilustrar a evolução dessa legislação

Další možnost, nyní zaměřená na oblast kultury:

PROMPT: Faça um relatório sobre o impacto da indústria do streaming na produção de conteúdo nacional no Brasil, analisando como plataformas como Netflix e Amazon Prime Video influenciaram a criação de séries e filmes. Forneça dados de audiência, opiniões de críticos e exemplos de produções relevantes

Inzerce lze také použít Hluboký výzkum provést hlubší analýzu marketingových problémů, například:

PROMPT: Faça uma análise sobre as estratégias de marketing digital adotadas por marcas brasileiras em 2024, destacando o uso de influenciadores, campanhas interativas e métricas de engajamento. Baseie a resposta em estudos de mercado, cases de sucesso e dados de consultorias especializadas

Nakupování a porovnávání s hlubokým výzkumem

Pokud je cílem porovnat produkty nebo služby, Hluboký výzkum může pomoci sestavit technické specifikace, spotřebitelské recenze a srovnávací analýzy mezi různými značkami.

U tohoto typu vyhledávání by výzva měla zmínit modely nebo kategorie produktů a požadovaná kritéria porovnání. Například,:

PROMPT: Analise as diferenças entre os [produtos] lançados no [país/região] em [ano], comparando recursos como [critério 1], [critério 2], [critério 3 ], [...]. Inclua:
Dados técnicos baseados em análises de [especialistas/laboratórios independentes)].
Avaliações de consumidores de plataformas como [Reclame Aqui, Google Reviews...].
Fichas técnicas em formato de tabela, destacando [especificações].
Formate o relatório com conclusões sobre custo-benefício e recomendações para diferentes perfis de usuários

Jedna možnost by byla:

PROMPT: Analise as diferenças entre as geladeiras inteligentes lançadas no Brasil em 2024, comparando recursos como eficiência energética, conectividade com dispositivos domésticos e funcionalidades extras, com base em análises de especialistas e avaliações de consumidores. Faça um relatório completo e forneça fichas técnicas dos produtos em formato de tabela

V každém případě pamatujte, že musíte definovat srovnávací kritéria a nejdůležitější atributy pro vaše nákupní rozhodnutí.

Ve skutečnosti, kromě výzkumu, předplatitelé služby Pro da OpenAI může dále automatizovat nákupní zážitek Operátor. Přečtěte si celý náš článek o Jak používat operátora k provádění činností za vás.

Podrobnější obecné vyhledávání

O Hluboký výzkum může shromažďovat informace z více zdrojů a nabídnout úplný přehled o jakémkoli tématu. Výzva by měla být formulována tak, aby umělá inteligence mohla prozkoumat různé úhly bez zanechání mezer. V tomto případě je možné použít Hluboký výzkum jako Google inteligentnější, odpovídat na otázky o každodenních záležitostech,

Jak je ukázáno v konzultace dále v tomto textu byla pobídkou jednoduchá výzkumná otázka, která vytvořila analýzu podobností mezi nimi Anora, vítězný film z Oscar za nejlepší film v roce 2025 s původním scénářem romantické komedie Krásná žena (1990).

Nástroj přinesl kompletní zprávu (viz zde), s hlavními kritikami a ohlasy filmu v médiích, možnými podobnostmi a odkazy na Anora na původní scénář a odpověď režiséra Sean Baker ke kontroverzi – shrnující v jediné odpovědi něco, co by mohlo trvat mnohem déle, než se bude zkoumat pomocí běžných vyhledávačů.

Kromě shromažďování informací, Hluboký výzkum Poskytuje také hloubkovou analýzu informací zachycených a zapsaných v textu, přičemž zachovává hlavní odkazy použité k vytvoření úvahy. Přečtěte si, jak došlo k závěru sporu Anora pomocí nástroje:

PROMPT: ANORA é baseado no roteiro original de Pretty Woman? Aquele que era mais sombrio e tinha um final triste?

RESPOSTA: Mesmo que Baker não tenha intencionalmente recriado Uma Linda Mulher, muitos críticos apontaram que Anora se assemelha ao que Uma Linda Mulher poderia ter sido se tivesse seguido o roteiro original. Um crítico da Baltimore Magazine sugeriu que Baker deve ter conhecido o roteiro $3,000, argumentando que “Anora é a versão de Uma Linda Mulher de Sean Baker”, contada com o realismo brutal que o filme de 1990 evitou (BaltimoreMagazine). O filme ainda faz algumas referências sutis a Uma Linda Mulher. Em uma cena, o cliente de Ani oferece a ela $10.000 pela semana, mas ela negocia para $15.000. Ele então brinca dizendo que ela deveria ter pedido $30.000 (BaltimoreMagazine). Essa fala é uma referência direta a Uma Linda Mulher, onde o valor do acordo era $3,000 — como se Anora tivesse apenas acrescentado um zero ao número (BaltimoreMagazine). No fim, Anora pode não ter sido inspirado diretamente em $3,000, mas o resultado final é surpreendentemente próximo da visão original desse roteiro perdido. 

To jsou jen některé z mnoha možných využití Hluboký výzkum do ChatGPT, můžete se inspirovat navrhovanými výzvami a vymyslet něco zcela nového pro vaše potřeby. Pomohl by vám nástroj ve vašem každodenním životě? Řekněte nám to v komentářích.

Zjistěte více o OpenAI:

OpenAI uvolňuje GPT-4.5 s vylepšeným zápisem a snížením halucinací

Jak používat Operator, agenta AI OpenAI, který za vás provádí úkoly

Text revidoval Alexandre Marques dne 17.

Zdroje: OpenAI, DataCamp