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讓 Deep Research 為你做足功課！AI 快速掌握客戶背景與產業脈絡

image source: Introducing deep research, OpenAI
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搜尋資料時是否常被大量資訊淹沒，反而找不到真正有用的內容？這正是多數當代工作者每天面對的現實，而 Deep Research 正是為高效資訊整合與深度分析而生。透過簡單指令，便能自動搜尋、比對分析資料並完成報告撰寫，協助專業人士在短時間內產出具深度與準確度的報告內容。

本篇 AIworks 將介紹 OpenAI 推出的 Deep Research 功能，了解這個最新的 AI 深度研究趨勢和我們熟悉的 ChatGPT 有哪些不同，以及該如何實際於商務場景應用，快速掌握客戶背景資訊與產業脈絡！

文章大綱

  1. Deep Research 是什麼？
  2. Deep Research 應用實例：企業訪談訪綱製作
  3. Deep Research vs ChatGPT Search
  4. 各大 AI 平台深度研究工具
  5. Aiworks 觀察：精準判斷能力成 Deep Research 應用關鍵
  6. FAQ 常見問答

Deep Research 是什麼？

OpenAI 於 2025 年 2 月正式推出具有 AI Agent 概念的功能「Deep Research」，目前僅開放給 ChatGPT 付費訂閱用戶使用（截至 2025 年 4 月），且使用額度限制根據不同訂閱方案而定。

在 ChatGPT 對話介面中按下「深入研究（Deep Research）」按鈕，就能讓 Deep Research 根據使用者的指令，自動規劃並執行完整的研究流程，包含研究設計、資料蒐集與分析，甚至撰寫具專業深度的文章。

三大特色一次看懂

  1. 多步驟推理能力：強化內容邏輯與說服力
    Deep Research 可根據使用者輸入的研究主題，拆解問題、蒐集資料、逐步完善報告內容，提升報告的可信度與邏輯性。
  2. 跨資料庫整合：聚焦權威資訊來源
    Deep Research 能從多元資料來源中抓取具權威性的內容，生成專業研究報告。
  3. 內建分析工具：從資料洞察到視覺化一次到位
    Deep Research 支援 Python 工具，讓使用者可針對結構化資料進行專業分析，並快速生成圖表視覺化結果。

Deep Research 應用實例：企業訪談訪綱製作

我們使用 Deep Research 製作一份以「AI 培訓及企業應用發展趨勢」為主軸，訪問 Aiworks 校長 Shirney 的訪綱，模擬商務開發、行銷公關等職能常見的企業訪談情境。

Step 1：啟用「深入研究」，操作直覺不複雜

只需在 ChatGPT 對話介面點擊「深入研究」，並輸入簡單的文字說明任務需求，系統便會自動進入 Deep Research 專業研究流程，無須繁複設定或模板，對忙碌工作者極為友善。

按下「深入研究」即可在 ChatGPT 中啟動 Deep Research 功能。
按下「深入研究」即可在 ChatGPT 中啟動 Deep Research 功能。

Step 2：與 AI 對話釐清目標，精準鎖定主題

在正式開始研究前，Deep Research 會主動與使用者進行一輪對話，協助確認研究目的與重點，與使用者對焦研究方向，避免產出偏離核心，且在前置確認階段的對話不會消耗 Deep Research 使用次數額度。

為了使研究過程及生成內容更精準，Deep Research 先向我們釐清了訪談目的或主題、訪談內容受眾、訪談形式、想了解的特定議題等資訊。
為了使研究過程及生成內容更精準，Deep Research 先向我們釐清了訪談目的或主題、訪談內容受眾、訪談形式、想了解的特定議題等資訊。

Step 3：即時揭露資料來源與推理過程，強化可信度

整個研究過程中，Deep Research 會同步列出每一階段的蒐集內容、引用來源與分析步驟，讓使用者清楚掌握邏輯脈絡與資料依據，且內容生成後依然可以回溯研究過程，方便後續交付或內部審核。

在執行研究的過程中可即時看到 AI 的推理及研究過程，以確認研究方向的準確性。
在執行研究的過程中可即時看到 AI 的推理及研究過程，以確認研究方向的準確性。

Step 4：產出具脈絡與佐證的訪綱草案

Deep Research 整合了產業趨勢報告（如：世界經濟論壇 WEF 《Future of Jobs Report 2025》）、品牌脈絡（如 Aiworks 或 Shirney 過往公開內容）與關鍵問題點，輸出具層次的訪談題綱，內容可立即應用於專訪、簡報或內部提案。

引用數據資料，讓用戶快速了解目前趨勢，使訪談提問更具深度。
引用數據資料，讓用戶快速了解目前趨勢，使訪談提問更具深度。
引用世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）《Future of Jobs Report 2025》報告，讓提問內容具有支持度。
引用世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）《Future of Jobs Report 2025》報告，讓提問內容具有支持度。
引用 Aiworks 過去公開內容，讓提問更貼近受訪者及受訪企業。
引用 Aiworks 過去公開內容，讓提問更貼近受訪者及受訪企業。

Step 5：持續對話、延伸追問，靈活應用研究成果

完成報告後，使用者可切換回一般的 ChatGPT，繼續針對報告內容提問、補充資料，甚至請 AI 根據產出內容延伸設計簡報或問卷，實現從資訊到行動的一條龍流程。

根據前面 Deep Research 較嚴謹的生成內容，再使用 ChatGPT 一般對話生成摘要或列點提問，讓 AI 運用更靈活。
根據前面 Deep Research 較嚴謹的生成內容，再使用 ChatGPT 一般對話生成摘要或列點提問，讓 AI 運用更靈活。

Step 6：引用資料清楚標示，便於驗證與轉交

每一段輸出內容皆會附上資料來源及連結，讀者可即時回溯原始資料頁面，快速驗證內容準確性，也方便在共同協作時引用以佐證。

在回應中即可找到該段內容的來源，也可以找到整份生成內容的所有資料來源連結。
在回應中即可找到該段內容的來源，也可以找到整份生成內容的所有資料來源連結。

Deep Research vs ChatGPT Search

image source: Introducing ChatGPT search
image source: Introducing ChatGPT search

同樣具備「資料搜尋」與「初步分析」能力，Deep Research 與一般用戶皆可使用的 ChatGPT Search 功能，兩者在實際應用情境中有何差異？又該如何選擇最適合的工具？

我們實際以相同情境（訪問 Aiworks 校長 Shirney），使用 ChatGPT Search 功能生成訪談訪綱，比較兩者的產出內容及過程後有以下發現：

  • Deep Research 善於處理問題明確、資料多元且需深入探討的主題，適合用於完整研究或報告產製。
  • ChatGPT Search 擅長快速產出初步內容與發想題材，適合用於構思階段的靈感收斂。
我們使用 ChatGPT Search 功能給予相同指令（「我要訪問 Aiworks 校長黃琇琳，請幫我出訪綱」），可見相較於 Deep Research，生成內容的性質偏結果導向而缺乏每個問題的生成脈絡。
我們使用 ChatGPT Search 功能給予相同指令（「我要訪問 Aiworks 校長黃琇琳，請幫我出訪綱」），可見相較於 Deep Research，生成內容的性質偏結果導向而缺乏每個問題的生成脈絡。
Deep Research 與 ChatGPT Search 產出的訪綱性質對照表 -Aiworks
Deep Research 與 ChatGPT Search 產出的訪綱性質對照表

各大 AI 平台深度研究工具

除了 OpenAI 於 ChatGPT 植入 Deep Research 功能，各大 AI 工具及平台，如 Google Gemini、Perplexity AI、xAI Grok、Microsoft 365 Copilot 等，亦有推出對應的 AI 深度研究功能，成為生成式 AI 一大主流發展趨勢。

各大 AI 平台深度研究工具 -Aiworks

Aiworks 觀察：精準判斷能力成 Deep Research 應用關鍵

Deep Research 的推出，標誌著生成式 AI 已正式邁入深入資訊整合與專業報告產製的全新階段，且相當適合需要完整研究設計、深度資料整合和精確分析的工作場景。

然而這項技術目前仍受生成時間與使用額度限制，且即使 Deep Research 擁有更嚴謹的搜尋及推理能力，生成內容仍可能產生偏差。因此 Aiworks 認為，若要在有限資源內高效利用 Deep Research 技術或其他 AI 工具協作，就必須具備「精準判斷」能力：

1. 判斷適用場景與時機，選對工具才有效率

  • 日常任務（如摘要撰寫、信件草擬）：使用一般 ChatGPT 模式，操作更快、回應更即時。
  • 複雜任務（如數據報告、深入分析）：啟用 Deep Research 模式，發揮 AI 的分析優勢。

若能根據任務類型及目的，靈活選用 Deep Research 或 ChatGPT 的一般模式，不僅能有效提高工作效率，更能確保產出的品質與可信度，達成事半功倍的效果。

2. 判斷如何給予指令，釐清需求精確生成

提供精準的指令（prompt）是與 AI 協作的關鍵技巧。尤其在使用 Deep Research 模式時，越清楚的說明（明確定義任務問題、指出文章目的與受眾），產出越準確，減少使用額度及生成時間的消耗。

在提供指令（prompt）時也可以針對擷取的資料加入更多條件設定，以提升回應的品質及準確性：

  • 資料來源偏好（如：「請以 2023 年以後的 Gartner 報告為主」）
  • 格式與篇幅需求（如：「撰寫一篇 800 字左右的專欄文章，包含三段式架構」）
  • 內容風格（如：「使用企業專業分析報告風格」）

延伸閱讀 ▷ 5 分鐘學會ChatGPT Prompt 提示詞優化術！（內附實戰範例） – Aiworks by AppWorks School 

3. 判斷內容準確性，具備驗證與除錯能力

即使 Deep Research 的搜尋及生成過程更加嚴謹，產出內容仍有可能因資料來源含有謬誤而產生偏差。建議在使用 Deep Research 做時，在內容生成後確認來源資料出處與可信度，以維護 AI 協作的準確性。

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FAQ 常見問答

1. 我要如何知道我正在使用 Deep Research？

如果你的 ChatGPT 帳戶有訂閱付費方案，就會在 ChatGPT 的對話框中看見「深入研究」（英文版為「Deep research」）按鈕，按下使按鈕亮起後，就代表進入 Deep Research 模式。

要注意的是，在 Deep Research 生成完畢後，即使在同一對話串內，預設也會回到一般 ChatGPT 模式，這時候的對話會由 般的 ChatGPT 進行回應，如果要再次請 Deep Research 回應，要確保再次按下「深入研究」按鈕。

在 ChatGPT 對話介面按下「深入研究」即可啟用 Deep Research。
在 ChatGPT 對話介面按下「深入研究」即可啟用 Deep Research。

2. 我要如何確認 Deep Research 的使用額度？

將游標移至「深入研究」按鈕上方，即可看到剩餘的 Deep Research 使用次數及期限。

ChatGPT Plus、Team、企業用戶及教育用戶等付費方案，每月可使用 10 次 Deep Research 生成，ChatGPT Pro 用戶則為每月 120 次。使用額度每 30 天會重新計算。（編按：截至 2025 年 4 月 17 日）

將游標移至「深入研究」按鈕上方，即可看到剩餘的 Deep Research 使用次數及期限。
將游標移至「深入研究」按鈕上方，即可看到剩餘的 Deep Research 使用次數及期限。

3. 我要從哪裡看到 Deep Research 的思考過程？生成花多少時間？

在生成內容最上方可以找到一行「Research completed in ___m · ___個資料來源」的字串，點擊之後即可開啟 Deep Research 思考與執行步驟的面板，也可以在同一面板中看到所有的資料來源。

由於 Deep Research 需經過更多步驟的思考、推理、搜尋與篩選資料，生成時間需 5~30 分鐘不等，視任務的複雜度而定。

在生成內容的上方可以找到「Research completed in ___m · ___個資料來源」的字串，點擊就能開啟執行步驟及資料來源面板。
在生成內容的上方可以找到「Research completed in ___m · ___個資料來源」的字串，點擊就能開啟執行步驟及資料來源面板。

參考資料