Deep Research: новый инструмент для глубокого изучения знаний и создания отчетов, новая парадигма для исследования знаний по предмету, предложенная компанией Google

Глубокое исследование - это Близнецы Функция членства, появившаяся после одновременного запуска 2.0, в настоящее время недоступна для пользователей внутри страны.

Как создатель контента, которому часто приходится проводить исследования и писать отчеты, я недавно опробовал новую функцию Gemini Deep Research от Google. Честно говоря, этот инструмент помог мне по-новому взглянуть на помощников ИИ-исследователей. В этом посте я хочу поделиться с вами своим реальным опытом его использования в течение последних двух недель.

Хотя существует множество инструментов подобного рода, таких как Инструменты поиска с искусственным интеллектом В принципе, вы можете провести глубокое интеллектуальное исследование, котороеШТОРМ Это также хороший инструмент для создания экспериментальных работ, но Deep Research в Gemini - это совсем не то.

Первый опыт: удивление с небольшим скептицизмом

Помню, когда я впервые воспользовался Deep Research, я был настроен весьма скептически. В конце концов, я уже использовал множество подобных инструментов искусственного интеллекта, и мне всегда казалось, что контент, который они мне предоставляли, был либо слишком поверхностным, либо просто обрывочным. Но когда я выполнил свое первое исследовательское задание с помощью Deep Research, я должен сказать, что был поражен его производительностью.

Процесс проходил следующим образом: я ввел тему исследования "transforms.js", и Deep Research сначала предоставил мне план исследования, который я мог изменить и подтвердить. Это особенно приятно, поскольку позволяет мне самому определять направление исследования, а не полагаться на мнение ИИ.

Исследуйте темы и изучайте связанный с ними контент самостоятельно, опираясь на самую мощную поисковую библиотеку Google на планете!

Отчеты, подготовленные по окончании исследования

Реальные сценарии

За последние две недели я использовал Deep Research для выполнения нескольких различных типов исследовательских задач, чтобы поделиться несколькими наиболее глубокими впечатлениями от его использования:

На самом деле писать отраслевые отчеты гораздо быстрее.

Однажды мне нужно было написать отчет о развитии индустрии свай для зарядки новых энергетических автомобилей, на сбор материалов для которого обычно уходит целый день. Но с помощью Deep Research мне потребовалось всего 15 минут, чтобы получить достаточно полный первый вариант. Еще лучше то, что отчет содержит последние данные о рынке и анализ тенденций, и каждая информация снабжена ссылкой на источник для дальнейшей проверки.

академические исследования экономят силы и приводят к лучшим результатам

Как человек, которому часто требуется доступ к документам, я обнаружил, что Deep Research особенно эффективен для академических исследований. Он может не только быстро сопоставить соответствующую литературу, но и предоставить сравнительный анализ различных точек зрения. Например, когда я исследовал "влияние генеративного ИИ на творческую индустрию", отчет, который он мне предоставил, охватывал различные точки зрения из академических и промышленных кругов и даже включал некоторые исследовательские точки зрения, которые я раньше не замечал.

Реалистичное сравнение с другими инструментами

До этого я пользовался Perplexity, и, честно говоря, он тоже неплох. Но, сравнив их со временем, я понял, что Deep Research действительно лучше по нескольким параметрам:

1. Глубина изучения:
   Отчеты, создаваемые Deep Research, значительно более глубокие, это не просто куча информации, а многоуровневый анализ. Хотя время ожидания немного больше (обычно 5-10 минут), качество результатов, безусловно, стоит того.
2. Информационная интеграция:
   Это не просто агрегация результатов поиска, а реальное понимание и интеграция информации. Например, при проведении конкурентного анализа он будет активно искать связи между информацией из разных источников, чтобы получить более ценные сведения.

Советы и рекомендации (от наступания на выбоины)

За все время использования я выработал несколько полезных советов:

1. Техника постановки вопросов:
   Вначале я всегда задавал большую тему напрямую, но позже обнаружил, что эффективнее разбивать ее на более конкретные вопросы. Например, вместо того чтобы спрашивать о "развитии блокчейна", я бы спросил о "конкретных случаях применения и проблемах, с которыми сталкивается технология блокчейна в финансовом секторе".
2. Корректировка исследовательской программы:
   Не спешите нажимать кнопку подтверждения, важно уделить время просмотру и корректировке плана исследования. Я сталкивался с несколькими случаями, когда корректировка плана приводила к тому, что исследование лучше соответствовало потребностям.

Текущие недостатки (расскажите мне о проблемах, с которыми я столкнулся)

Используя его, я также нашел, к чему придраться:

1. Иногда он отстает:
   Особенно при работе с особо сложными темами иногда возникает очень долгое время загрузки. Однако, учитывая объем информации, который ему приходится обрабатывать, это время ожидания вполне приемлемо.
2. Ограничения по английскому языку:
   Тот факт, что на данный момент поддерживается только английский язык, действительно является существенным ограничением. Как китайскому пользователю, вам иногда придется выполнять дополнительную работу по переводу. С нетерпением ждем поддержки большего количества языков в будущем.

Моя общая оценка

После двухнедельного использования Deep Research я считаю, что это действительно отличный помощник для исследований. Его главная ценность заключается в том, что он способен значительно повысить эффективность исследований и одновременно обеспечить их качество. Несмотря на некоторые ограничения и недостатки, по своей эффективности он стал незаменимым инструментом в моей повседневной работе.

Для тех, кому часто приходится проводить исследования и писать отчеты, я бы посоветовал попробовать Deep Research. Возможно, он и не заменит полностью традиционные методы исследования, но определенно сделает его более эффективным. Помните, что это скорее отличный помощник, чем полноценная замена.

В конце концов, инструмент всегда остается инструментом, и все зависит от того, как пользователь его использует. Глубокое исследование дало нам мощного помощника, но как лучше его использовать, нам еще предстоит изучить и обобщить на практике.

Содержание ссылки:

https://blog.google/products/gemini/google-gemini-deep-research/

https://www.youtube.com/watch?v=_mpD0dDL66g