AIディープリサーチ
人工知能は、 焦点を当てたサブクエリを計画し、 ライブウェブを検索し、 引用された資料を含む構造化されたレポートを書く。
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完全な質問が最も効果的です。例えば、「RAGのための2026年のトップオープンソースベクトルデータベースを比較」は「ベクトルデータベース」よりも効果的です。広いトピックは大丈夫です。エージェントはそれをあなたのために絞り込みます。
次のようなサブクエリを計画します
人工知能は あなたのトピックを 3-5の焦点付けられたサブクエリに分割します 研究は あらゆる角度をカバーします 明らかなものだけでなく 研究のトレイルに現れるでしょう
ソースを検索し読み込み
各サブクエリはライブウェブ検索を実行します。AIは結果を読み、重複したソースを削除し、最も関連性の高いものを保持します。あなたは検索が行われているのを見ることができます。
引用されたレポートを取得
すべての主張は [1][2] 番号のリンクで引用されます。 引用文献または出典リストをクリックして確認してください。
ディープ・リサーチを使う
比較、新しいテーマの概要、市場や競合者のスキャン、デューイ・ディリジェンス、書く前に引用された背景を集める―実際に理解したいことは何でも、資料を含めて。