在 AI 內容生成普及的時代，如何獲取準確、可靠的資訊成為關鍵挑戰，而這也正是 Deep Research 發揮作用的時刻——作為 AI Agent 的進階應用，Deep Research 能自動搜尋、跨來源比對與智慧分析，有效減少錯誤資訊與 AI 幻覺，幫助企業與專業人士獲得更可靠的研究結果，提升決策效率。
OpenAI、Google、Perplexity AI 等企業也都加速布局 Deep Research，強化 AI 搜尋與研究能力，使其成為 AI 技術競爭新焦點。本文將介紹 Deep Research 基礎概念，與 AI 搜尋的比較，以及 Deep Research 應用場景和常見工具整理。
Deep Research 是什麼？
Deep Research 是一種結合自動化檢索、跨來源分析與資料驗證的先進研究技術，旨在解決傳統搜尋與 AI 搜尋常見的資訊碎片化與 AI 幻覺的問題。相較於一般搜尋引擎或單次 AI 查詢，Deep Research 能夠多次自動檢索、整合多個可信資料來源，並生成帶有來源標註的完整報告，大幅提升資訊的正確性與研究深度。
以企業進行競爭對手分析為例，過去仰賴傳統搜尋引擎，使用者需點開大量連結、篩選資訊，還要避開廣告與錯誤內容，耗時又低效。現在，雖然 AI 搜尋能提升檢索速度，但卻容易因 AI 幻覺（Hallucination）出現錯誤、未經驗證的資訊，增加決策風險。
Deep Research 的誕生，正是為了解決這些痛點。下方將進一步整理 Deep Research 的操作流程與主要技術特色，幫助你快速掌握這項革新技術，讓資料分析與決策更快、更準確。
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Deep Research 怎麼用？
目前，OpenAI、Google Gemini 跟 Perplexity 都有推出 Deep Research 應用，儘管每個平台操作不相同，但統整以下大致操作步驟
1. 進入平台
進入 Google Gemini、Perplexity 網站，並選擇「Deep Research 深度研究」選項。這一功能專為需要深入分析和研究的使用者而設計，能夠提供更全面的資料和見解。
2. 發起研究
使用者可以透過自然語言輸入研究主題或問題，就像與一般的 AI Chatbot 互動一樣。 例如，使用者可以針對特定市場趨勢、科學議題或歷史事件進行深入研究。
3. AI 制定研究計畫
Deep Research 會根據使用者的要求，制定一個研究計畫，計畫包括在網路上搜尋到的相關資訊、分析找到的資料、根據分析結果進一步的搜尋，並重複這些步驟，直到獲得全面的理解。
4. 使用者檢視與調整
在實際進行分析之前，AI 會列出預計分析的流程讓使用者確認，並且進一步作細節調整，之後即可由系統製作分析報告。
5. AI 產生研究報告
Deep Research 會將研究結果整理成一份報告，報告內容包括摘要重點、引用來源、圖表和視覺化資料，藉由圖表的方式也能讓更容易理解數據差異。
Deep Research 技術特色
Deep Research 技術的發展希望達到如同人類研究員處理專案的方式，從制定計劃到搜尋資料，並擁有 AI 的處理速度，以下是 Deep Research的技術特色
關鍵字與語意分析
Deep Research 透過關鍵字與語意分析來精確鎖定研究範疇，使用專業術語、同義詞匹配及自然語言處理 (NLP) 技術，確保檢索的相關性。這不僅能提高搜索效率，還能理解查詢背後的語境。
跨資料庫檢索
Deep Research 依賴跨資料庫檢索技術，確保從不同來源獲取權威數據，像是可能涵蓋學術文獻庫（如 Google Scholar、PubMed）、企業資料庫（如 Bloomberg、Gartner）以及法規與專利檢索系統。透過跨資料庫比對，研究者能夠整合來自不同領域的最新資訊。
上下文理解與知識圖譜應用
Deep Research 透過知識圖譜 (Knowledge Graph) 建立資訊之間的關聯，使研究不僅限於關鍵字匹配，而能形成邏輯性的知識網路，透過這種技術有助於理解概念間的因果關係，發掘隱藏的模式。
多步驟推理與論證
為確保研究的準確性，Deep Research 採用多步驟推理與論證方法，透過邏輯分析與數據驗證來建立可靠結論。它會交叉比對來自不同來源的資訊，找出趨勢的一致性，排除過時或偏頗的數據。
產出報告與結論
Deep Research 不僅限於資料蒐集，更強調高品質的研究輸出，透過整合資訊生成專業報告、競爭分析、趨勢預測等內容。這些報告通常包含詳細的數據分析、可視化圖表、案例研究與完整的參考文獻，確保透明度與可追溯性。
Deep Research 與 AI Search差異比較
從傳統手動搜尋到 AI 搜尋已經加快資料蒐整的速度了，為何還需要 Deep Research？AI Search 著重於即時檢索與簡單摘要，而 Deep Research 則進一步強調資訊的準確性、交叉比對與因果分析，確保結果不僅全面且可信，以下整理 AI 搜尋與深度研究的比較表格
| 比較項目 | Deep Research | AI Search |
|---|---|---|
| 目的 | 深入探索與分析特定主題，適用於學術研究、企業決策及專業報告 | 提供快速、概括性的資訊回應，適用於一般知識查詢與即時問題解答 |
| 使用對象 | 研究人員、企業決策者、專家、學者 | 一般用戶、客服、內容創作者、行銷人員 |
| 資料搜尋方式 | 結構化與非結構化資料搜索 + 知識圖譜 + 多步驟推理 | 自然語言檢索 + 向量搜索 |
| 資料提供方式 | 提供詳細報告、數據分析、視覺化圖表，並附完整參考來源 | 即時生成的回答、摘要、推薦連結，提供簡短且易讀的資訊 |
| 資料來源 | 學術資料庫（如 IEEE、PubMed）、政府報告、企業研究、專業期刊等 | 網路公開資料、維基百科、新聞、論壇、社群媒體等 |
| 透明度 | 高透明度：通常提供完整的資料來源、引用文獻、資料出處 | 透明度較低，可能不提供完整來源或數據驗證，容易受資訊偏誤影響 |
| 案例 | 企業市場調查、醫學研究、法律分析、投資決策報告等 | 即時新聞搜尋、產品比較、客戶服務自動回覆、行銷內容生成等 |
同步提供實際案例比較，我們將以「阿茲海默症最新治療方法」進行深度研究與 AI 搜尋的比較，
- Deep Research
- 研究員透過深度研究工具搜尋「阿茲海默症的最新治療方法」，Deep Research 會搜整 Google Scholar、PubMed、FDA 臨床試驗資料庫的資訊，確保所有資訊來自權威機構，再交叉比對不同醫學期刊的研究結果，找出一致的趨勢與數據支持，最終產出完整的文獻回顧與資料報告。
- AI Search
- 一般用戶透過 AI 搜尋工具 ChatGPT、Perplexity 搜尋「阿茲海默症最新治療方法是什麼？」，AI Search 會根據 LLM 訓練的資料，可能來自新聞、Reddit 討論或維基百科，進行資料整理並提供簡要摘要。
Deep Research 5 大應用場景
Deep Research 不僅適用於學術研究，在數據驅動的時代，企業需要準確、即時且可驗證的資訊，而傳統搜尋或 AI 搜尋往往無法滿足這些需求，Deep Research 透過多來源交叉比對、智能分析與報告生成，幫助企業無論在經理人決策、競爭分析、技術創新、法規監管等領域也能發揮關鍵作用，以下提供 5 大應用場景
企業決策與市場分析
Deep Research 透過 AI 分析與數據比對，幫助企業洞察競爭對手策略、預測市場趨勢並發掘新商機。此外，它可即時監測品牌聲量，追蹤網路討論，協助企業快速應對潛在危機，確保市場競爭優勢，成為決策與分析的重要工具。
科技與人工智慧研發
Deep Research 透過專利分析與市場趨勢研究，幫助企業評估技術可行性並制定創新策略。它還能優化 AI 模型訓練，提升準確性與適應性，同時發掘 AI 在醫療、金融等領域的應用，推動產業升級與數位轉型，加速技術發展。
學術研究與醫學分析
Deep Research 可快速搜尋並整理文獻，協助學術研究與臨床試驗分析。透過 AI 蒐集與驗證醫療數據，評估新藥物與治療方法的可行性，同時進行科學數據的交叉分析，降低研究偏誤，確保結果的可靠性，使學術與生物醫學研究更嚴謹高效。
媒體調查與內容創作
Deep Research 幫助記者深入追蹤公共政策與企業內幕，提升調查報導的準確性。透過 AI 過濾假新聞與錯誤資訊，媒體能確保內容的可信度。此外，Deep Research 可優化 SEO 內容，透過數據驅動寫作提升文章排名與觸及率，使新聞與數位內容更具影響力與競爭力。
金融與投資分析
Deep Research 透過深度數據分析，預測企業財務狀況並評估風險，降低決策不確定性。AI 自動化解析市場數據，提升股市與加密貨幣趨勢分析的準確度。此外，它能研究新創公司與產業趨勢，發掘潛在投資機會，幫助企業與投資者掌握市場動態，提高投資回報率。
Deep Research 工具比較
近期包括 OpenAI、Google Gemini 和 Perplexity AI 等平台相繼推出 Deep Research 功能，它們在資料檢索、語義分析與內容生成方面各具特色。然而，不同平台在搜尋精確度、處理速度與資訊可信度上存在差異，以下將整理比較不同平台提供的 Deep Research 服務功能、效能與限制
OpenAI Deep Research
OpenAI Deep Research 專為學術與科研需求設計，能夠快速瀏覽大量資料，進行深度分析，並提取關鍵資訊，幫助研究人員獲取精確的研究建議。透過端到端強化學習技術，它能推理搜尋、規劃多步驟檢索，並在必要時回溯資訊，確保結果的準確性。此外，它能解析網路上的文本、圖像與 PDF，整合多種數據來源，以表格或圖表形式呈現研究結果，並提供完整的引文與思維總結，方便研究驗證。
- 提供對象：
- 2025 年 4 月底推出以 OpenAI o4-mini 為基礎的「輕量版 Deep Research 」服務，免費版用戶每月可使用 5 次輕量版
- Plus、Team、Edu 與 Enterprise 用戶：每月 10 次標準版 + 15 次輕量版，Plus 計劃的訂閱費用為每月 20 美元
- ChatGPT Pro 用戶：每月標準版與輕量版各 125 次查詢，訂閱費用為每月 200 美元
- 使用方式：在 ChatGPT 選擇 Deep Research，輸入需求或上傳檔案，ChatGPT 自動搜尋與分析
- 模型支援：標準版使用OpenAI o3模型、輕量版採用OpenAI o4-mini，輕量版回應內容較短，但不影響品質和深度
- 效能：在 Humanity's Last Exam 測試中達 26.6% 準確率
- 連結：https://openai.com/index/introducing-deep-research/
Google Gemini Deep Research
Google Gemini Deep Research 旨在幫助企業與個人用戶進行網路研究，如市場分析、競爭者研究等，提供 AI 助理級別的資訊搜尋與報告撰寫能力。Google Gemini 能透過 100 萬字詞（token）的長脈絡支持，有效處理複雜主題，並提供多步驟的研究計劃，讓使用者確認或調整後執行，且後續使用者還可追加問題或請 Gemini 優化結果，確保報告符合需求。
- 提供對象：2025 年 3 月 13 日宣布開放所有用戶免費使用數次。
- 使用方式：Gemini 用戶可透過選單啟用 Deep Research 模式，並與 Gemini 進行互動式研究
- 模型支援：2025 年 3 月升級 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental
- 效能：具備多步驟搜尋與長脈絡支持，適合研究複雜主題
- 連結：https://gemini.google/overview/deep-research/
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Perplexity Deep Research
Perplexity Deep Research 主要針對財務、行銷、科技等領域的深入研究，亦可應用於健康、產品研究與旅行規劃等個人需求。Perplexity Deep Research 具備搜尋與程式撰寫能力，能模擬人類研究方式，並將最終報告輸出為 PDF、文件或 Perplexity Page。該系統在 SimpleQA 測試中，以 93.9% 的準確率超越 OpenAI GPT-4o、Claude 3.5 等模型，展現出卓越的資訊處理與研究能力。
- 提供對象：免費用戶每天可進行五次查詢；訂閱用戶無限制。未來將推出 iOS、Android 和 Mac 版
- 使用方式：免費與付費用戶皆可使用，在 perplexity.ai 平台內啟用 Deep Research 進行研究
- 模型支援：綜合模型
- 效能：在 Humanity's Last Exam 測試中，以 21.1% 準確率排名第二，僅次於 OpenAI；在 SimpleQA 測試中，以 93.9% 準確率超越 GPT-4o、Claude 3.5 等模型
- 連結：https://www.perplexity.ai/hub/blog/introducing-perplexity-deep-research
| 項目 | OpenAI | Google Gemini | Perplexity |
|---|---|---|---|
| 應用範疇 | 學術論文、技術報告 | 市場分析、競品研究 | 財務分析、行銷研究、旅遊規劃等 |
| 資料處理 | 多步驟推理、解析文字圖像 PDF、自動引文整理 | 長脈絡處理、可調整研究計劃、支援互動優化 | 模擬人類研究流程，產出 PDF、網頁頁面 |
| 支援模型 | GPT-o3 | Gemini 2.0 Flash | 綜合模型（SimpleQA 準確率高） |
| 使用對象 | ChatGPT Pro/Plus 用戶 | Gemini 全用戶可試用 | 免費用戶每日 5 次，付費無限 |
| 效能評比 | Humanity's Last Exam：26.6% 準確率 | 複雜主題處理佳（無公開測試數據） | Humanity's Last Exam：21.1%，SimpleQA 準確率 93.9%（最佳） |
簡短綜合 OpenAI、Google Gemini、Perplexity 三者 Deep Research 比較
- OpenAI Deep Research：適合學術研究、需引用資料與深入分析的使用者，重視資料來源完整性與報告精度者首選。
- Google Gemini Deep Research：適合企業決策、策略分析，支援長脈絡與互動優化，適合處理大型報告與多面向研究。
- Perplexity Deep Research：適合快速生成內容或報告的專業與個人使用者，特別適合財經、行銷與日常複雜查詢。
企業想切入 AI Agent 應用，可以從 Deep Research 著手
AI Agent 被視為 2025 年最重要的 AI 應用，NVIDIA 執行長黃仁勳也指出 AI Agent 將深入人類生活，協助完成各種任務。AI Agent 就像一個能自主思考和行動的智能助手，可以觀察環境、學習變化，並根據需求自動執行任務，它不只是回答問題，還能分析數據、預測趨勢，甚至主動提供解決方案，幫助企業提升決策效率。例如，AI Agent 可協助市場研究、內容創作或業務自動化，讓工作更快速、更精準。
對於希望導入 AI Agent 的企業來說，Deep Research 是最理想的切入點。許多企業在數位轉型時，往往面臨資訊過載、決策依據不足的挑戰，透過深度研究，企業可以讓 AI Agent 主動搜尋最新市場數據、競爭對手策略與產業趨勢，並透過多來源比對與智能分析，生成可供決策的報告，降低人工搜尋與整理資訊的成本。
✦延伸閱讀：企業如何應用 AI Agent？與 AI 助理、Chatbot 差異比較和應用場景解析
結論
在 AI 內容生成與智能應用快速發展的時代，企業對於準確、即時且可驗證的資訊需求日益增加。Deep Research 作為 AI Agent 的核心應用，透過多來源比對、智能分析與決策支持，有效解決 AI 搜尋的幻覺問題，讓企業能夠獲取更可靠的研究結果。無論是在市場分析、競爭情報、技術研發、學術研究或內容創作，深度研究都能強化 AI Agent 的決策能力，推動企業數據驅動決策的自動化。
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