Nghiên cứu sâu AI

Điền một chủ đề. AI sẽ lên kế hoạch tập trung vào các câu hỏi phụ, tìm kiếm trên mạng và viết một báo cáo có cấu trúc với các nguồn được trích dẫn.

Compare the leading open-source LLMs for coding in 2026 What are the health effects of intermittent fasting? History and current state of solid-state batteries

Mỗi báo cáo tốn ~800 token từ số tiền hàng ngày của anh.

Nguồn

Nghiên cứu sâu như thế nào

Nhập chủ đề

Một câu hỏi đầy đủ hoạt động tốt nhất —'so sánh các cơ sở dữ liệu vectơ nguồn mở hàng đầu cho RAG trong năm 2026' đánh bại 'cơ sở dữ liệu vectơ.'

Nó lên kế hoạch các câu hỏi phụ

AI chia chủ đề của bạn thành 3-5 câu hỏi nhỏ để nghiên cứu bao gồm mọi góc độ, không chỉ là cái hiển nhiên.

Nó tìm kiếm và đọc các nguồn

Mỗi câu hỏi phụ chạy một tìm kiếm web trực tiếp. AI đọc kết quả, loại bỏ các nguồn gốc, và giữ những nguồn gốc liên quan nhất - bạn có thể xem mỗi tìm kiếm xảy ra.

Lấy một báo cáo trích dẫn

Mỗi tuyên bố được trích dẫn với một liên kết có số [1][2] — click bất kỳ trích dẫn nào hoặc danh sách nguồn để kiểm tra.

Dùng Tìm kiếm sâu cho

So sánh, tổng quan về một chủ đề mới, thị trường hoặc cạnh tranh quét, sự cẩn thận và thu thập nền tảng trích dẫn trước khi bạn viết - bất cứ điều gì bạn muốn thực sự hiểu, với nguồn gốc.

Chỉ cần câu trả lời nhanh thôi à?

Để có một câu trả lời nhanh chóng với các trích dẫn, hãy sử dụng AI Search - nó sẽ thực hiện một tìm kiếm thay vì một báo cáo đầy đủ nhiều bước.

Thử tìm kiếm AI

Câu hỏi thường gặp

Free AI Deep Research là một ứng dụng nghiên cứu đa bước. Bạn đưa cho nó một chủ đề; AI đầu tiên lên kế hoạch một số câu hỏi phụ tập trung, tìm kiếm trên mạng sống cho mỗi, sau đó đọc tất cả các nguồn và viết một báo cáo có cấu trúc, trích dẫn - thay vì một câu trả lời nhanh đơn.

Deep Research chia chủ đề của bạn thành 3-5 câu hỏi phụ, chạy một tìm kiếm web riêng biệt cho mỗi câu hỏi, loại bỏ các nguồn gốc, và viết một báo cáo dài hơn với tiêu đề, so sánh, và một tóm tắt các điểm chính — tốt hơn cho các chủ đề bạn muốn thực sự hiểu, không chỉ tìm kiếm.

Mỗi báo cáo nghiên cứu tốn khoảng 800 token từ số tiền hàng ngày của anh, anh có 6000 token/ngày miễn phí nếu không có tài khoản, hoặc 30/ngày nếu có tài khoản miễn phí.

Một mô hình ngôn ngữ lập kế hoạch các câu hỏi phụ, động cơ tìm kiếm SearXNG tự quản lý của chúng tôi lấy kết quả trực tiếp cho mỗi câu hỏi, và mô hình tổng hợp tất cả vào một báo cáo. Bạn có thể xem mỗi bước diễn ra trong dấu vết nghiên cứu khi nó chạy.

Mỗi tuyên bố được trích dẫn trong dòng với một liên kết có số như [1][2], và danh sách đầy đủ các nguồn được hiển thị dưới báo cáo để bạn có thể kiểm tra bất kỳ điều gì hoặc đọc thêm.

Nó tìm kiếm trên mạng trong thời gian truy vấn, vì vậy nó không bị giới hạn bởi sự cắt giảm kiến thức của mô hình AI.

Không, anh có thể chạy một báo cáo nghiên cứu đầy đủ ngay lập tức mà không cần tài khoản.

Thường là 20- 60 giây — nó chạy nhiều tìm kiếm và viết một câu trả lời dài, vì vậy nó mất nhiều thời gian hơn một tìm kiếm nhanh đơn. Bạn có thể xem tiến trình trong đường nghiên cứu.

Điền chủ đề của bạn bằng bất kỳ ngôn ngữ nào và báo cáo sẽ được viết bằng ngôn ngữ đó, với nguồn từ mạng.

Các câu hỏi của bạn không được lưu hay ghi lại. Tìm kiếm chạy qua thực thể SearXNG tự quản của chúng tôi, không phải là một trình theo dõi bên thứ ba.

So sánh ("cơ sở dữ liệu vector nguồn mở tốt nhất cho RAG"), các đánh giá phong cách văn học, thị trường hoặc cạnh tranh quét, kiểm tra, học một chủ đề mới, hoặc thu thập nền tảng trích dẫn trước khi viết một điều gì đó.

Đã. Nghiên cứu sâu có sẵn như một cuộc gọi HTTPS đơn lẻ đến /v1/research/ với một khóa Bearer — xem /api/ cho chi tiết.

Love this tool? Share it!

Đánh giá trang này