Deep Research to nowa funkcja która umożliwia przeprowadzanie głębokiego badania tematu. W praktyce oznacza to, że AI potrafi analizować dane z wielu źródeł jednocześnie, by udzielić użytkownikowi wyczerpującej, dobrze ugruntowanej odpowiedzi.
Jest to coś więcej niż zwykłe wygenerowanie krótkiej odpowiedzi – model z trybem Deep Research działa niczym doświadczony badacz, który zagłębia się w temat, przeszukuje ogrom informacji i łączy je w spójną całość.
Znaczenie Deep Research jest ogromne, ponieważ pozwala uzyskać odpowiedzi wykraczające poza powierzchowne fakty, często uwzględniając najnowsze dostępne dane. Taki system potrafi syntetyzować wiedzę z różnych źródeł i na bieżąco czerpać z aktualnych informacji z Internetu, dzięki czemu staje się nieocenionym wsparciem w sytuacjach, gdy liczy się aktualność – na przykład w przypadku najświeższych wiadomości czy analiz finansowych.
Rosnące zainteresowanie deep research widać po tym, że najwięksi gracze zaczęli wprowadzać tę funkcjonalność. Pod koniec 2024 r. Google zaprezentowało jej zalążki w swoim modelu Gemini, a OpenAI udostępniło tryb Deep Research w ChatGPT (na razie w płatnej wersji Pro).
Równocześnie start-up Perplexity AI zaoferował własną wersję deep research, dostępną nawet dla darmowych użytkowników. To pokazuje, jak ważne stało się dostarczanie dogłębnych odpowiedzi – mamy do czynienia z trendem, który może całkowicie zmienić sposób pozyskiwania informacji w internecie.
Dołącz do największej społeczności w Polsce, skupionej na sztucznej inteligencji
DOŁĄCZ DO NASZEJ GRUPY FB 🚀
Jak działa Deep Research
Mechanizm Deep Research opiera się na połączeniu zaawansowanych modeli AI z modułami wyszukiwania i analizą danych. W odpowiedzi na złożone zapytanie użytkownika, AI w trybie deep research wykonuje szereg kroków podobnych do pracy ludzkiego badacza. Przede wszystkim rozbija problem na mniejsze części i przeszukuje Internet – wykonuje dziesiątki zapytań w wyszukiwarkach, przegląda setki wyników i artykułów, a następnie wyciąga z nich najważniejsze informacje.
Wykorzystuje przy tym techniki rozumienia języka naturalnego, aby ocenić kontekst i ważność znalezionych danych.
Narzędzie działa iteracyjnie: analizuje wyniki i decyduje, co zrobić dalej – na przykład czy potrzebne są kolejne, bardziej szczegółowe poszukiwania. Taki proces przypomina pracę eksperta, który najpierw zdobywa ogólny ogląd tematu, a potem zagłębia się w szczegóły.
Finalnym etapem jest synteza informacji – sztuczna inteligencja łączy zebrane fakty, porównuje różne punkty widzenia i tworzy zwięzły, ale bogaty w treść raport lub odpowiedź. Co ważne, odpowiedź ta jest zwykle opatrzona źródłami, dzięki czemu użytkownik może zweryfikować przedstawione treści.
Warto dodać, że zaawansowane modele, takie jak te stosowane w ChatGPT Deep Research, potrafią korzystać nie tylko z samej wyszukiwarki. Zgodnie z informacjami od OpenAI, tryb deep research wyszukuje, rozumie i integruje dane z różnych miejsc w sieci, w razie potrzeby sięgając po dodatkowe narzędzia (np. do analizy danych).
Dzięki temu AI może np. przeszukać artykuły naukowe, a następnie wykonać proste obliczenia lub wygenerować wykres (jeśli tego wymaga pytanie), by lepiej zrozumieć i przedstawić wyniki. Taka wieloetapowa głęboka analiza sprawia, że Deep Research dostarcza odpowiedzi znacznie bardziej wyczerpujących i przemyślanych niż tradycyjne chatboty czy wyszukiwarki.
Zastosowania Deep Research
Wszędzie tam, gdzie potrzebna jest dogłębna analiza informacji, AI z tą funkcją może okazać się niezwykle przydatna.
Oto kilka konkretnych obszarów i przykładów użycia:
- Nauka i edukacja
Deep Research jest idealnym asystentem dla studentów, naukowców i nauczycieli. Potrafi szybko przygotować przegląd literatury na zadany temat czy podsumować wyniki najnowszych badań.
Na uczelniach może wspierać pisanie prac poprzez wyszukiwanie źródeł i przedstawianie kluczowych ustaleń.
- Finanse i inwestycje.
W dziedzinie finansów deep research sprawdza się przy analizie rynków, tworzeniu strategii inwestycyjnych czy raportów ekonomicznych.
Przykładowo, na pytanie o najlepsze sposoby zainwestowania określonej kwoty potrafi zebrać dane o różnych instrumentach (akcje, obligacje, fundusze itp.), porównać ich potencjał i ryzyko, a nawet zaproponować konkretny plan podziału kapitału.
Jak zauważono, ta technologia radzi sobie z zadaniami na poziomie eksperckim – od finansów i marketingu po badania produktów – dostarczając dogłębnych analiz tam, gdzie zwykły chatbot dałby tylko ogólne rady.
- Biznes i marketing.
Firmy mogą wykorzystywać Deep Research do analizy konkurencji, badania rynku czy tworzenia raportów biznesowych.
AI może zbadać trendy w branży, przeanalizować duże zbiory danych (np. opinie klientów w sieci) i przedstawić wnioski przydatne przy podejmowaniu decyzji strategicznych.
W marketingu taka AI pomoże zbadać preferencje konsumentów czy ocenić skuteczność kampanii, łącząc dane z wielu źródeł (media społecznościowe, raporty, artykuły branżowe).
- Medycyna i zdrowie.
W służbie zdrowia deep research może wspierać diagnozowanie i terapię przez szybkie przeszukanie literatury medycznej.
Na przykład lekarz lub pacjent może zapytać o najnowsze metody leczenia danej choroby – AI przejrzy aktualne badania, zalecenia towarzystw medycznych i poda wyczerpującą odpowiedź wraz z odnośnikami do źródeł.
Oczywiście, takie informacje muszą być potem zweryfikowane przez specjalistę, ale oszczędzają mnóstwo czasu przy wstępnym rozeznaniu w temacie.
- Prawo i administracja.
Wyszukiwanie precedensów prawnych lub analizowanie przepisów to żmudne zadania, w których deep research również może pomóc. Asystent AI może przejrzeć orzecznictwo, komentarze prawne i wyciągnąć kluczowe punkty, tworząc raport prawny podsumowujący np. stanowisko sądów w podobnych sprawach. Dla urzędników czy prawników oznacza to szybszy dostęp do potrzebnej wiedzy.
- Codzienne decyzje i rozrywka.
Nawet w życiu codziennym deep research znajdzie zastosowanie.
Planując podróż, można poprosić AI o szczegółowy plan wycieczki – uwzględniający atrakcje, restauracje, dojazdy – i otrzymać gotowy itinerariusz oparty na wielu źródłach (blogach podróżniczych, recenzjach, mapach).
Albo w przypadku hobbystów – miłośnik historii może zlecić AI przygotowanie pogłębionej informacji o wybranym wydarzeniu historycznym, bazując na źródłach archiwalnych.
Możliwości są niemal nieograniczone wszędzie tam, gdzie przydaje się kompletna wiedza na dany temat.
Porównanie Deep Research w ChatGPT i Perplexity
Obecnie dwa popularne rozwiązania oferujące tryb Deep Research to ChatGPT (od OpenAI) oraz Perplexity AI. Choć cel mają podobny – dostarczyć głębokich odpowiedzi – różnią się podejściem i możliwościami. Poniżej porównujemy kluczowe aspekty Deep Research w obu tych narzędziach:
PS. Deep Research jest dostępny także w Google Advanced – przetestuję jego działanie w kolejnym wpisie.
Głębokość odpowiedzi i analiza
ChatGPT w trybie Deep Research zwykle generuje dłuższe, bardziej wyczerpujące odpowiedzi, zagłębiając się w kontekst i przedstawiając informacje z wielu perspektyw. Potrafi on łączyć fakty z różnych źródeł i często oferuje szerszy komentarz, np. wyjaśniając dlaczego dane zjawisko zachodzi lub przedstawiając argumenty za i przeciw pewnym rozwiązaniom.
Perplexity także dostarcza konkretnych informacji, jednak stawia na zwięzłość – jego odpowiedzi są krótsze i bardziej bezpośrednie. W efekcie Perplexity bywa szybsze w udzieleniu odpowiedzi na proste pytanie, ale może poświęcić głębię odpowiedzi na rzecz szybkości.
Kontekst rozmowy
ChatGPT został zaprojektowany jako system konwersacyjny, co oznacza, że świetnie utrzymuje kontekst kolejnych pytań i odpowiedzi. W praktyce można zadać pytanie, dopytać o szczegóły, poprosić o wyjaśnienie wcześniejszej odpowiedzi – a ChatGPT nadal pamięta, o czym była mowa wcześniej.
Deep Research dodatkowo wzmacnia tę zdolność, pozwalając modelowi odwoływać się do wcześniejszych wyników wyszukiwań w tej samej sesji.
Z kolei Perplexity traktuje każde zapytanie bardziej niezależnie. Chociaż umożliwia zadawanie pytań w formie czatu, to kontekst historyczny jest ograniczony – przy skomplikowanych, wieloetapowych rozmowach może się zdarzyć, że kolejne odpowiedzi nie będą już uwzględniać wszystkich poprzednich ustaleń.
Oznacza to, że ChatGPT Deep Research lepiej nadaje się do dialogu i eksplorowania tematu krok po kroku, podczas gdy Perplexity sprawdza się w pojedynczych, samodzielnych zapytaniach.
Źródła i wiarygodność informacji
Oba narzędzia przywiązują dużą wagę do podawania źródeł w trybie Deep Research, co odróżnia je od standardowych chatbotów.
ChatGPT generując obszerną odpowiedź umieszcza odnośniki do źródeł (np. w formie przypisów na końcu akapitów lub listy źródeł, które można rozwinąć w interfejsie). Perplexity również dołącza linki do stron, z których czerpie informacje, przy czym robi to bardzo przejrzyście – często podaje źródło przy niemal każdym zdaniu lub akapicie odpowiedzi.
Podejście Perplexity wydaje się być wygodniejsze, bo od razu w tekście odpowiedzi widać, skąd pochodzą dane informacje. W obu przypadkach użytkownik może kliknąć te odnośniki, aby samodzielnie zweryfikować dane.
Warto jednak pamiętać, że wiarygodność odpowiedzi zależy od jakości źródeł: jeśli w sieci dominują błędne informacje, AI może je nieumyślnie zsyntetyzować. ChatGPT ma tu pewną przewagę, bo dzięki bardziej rozbudowanemu rozumowaniu może lepiej filtrować sprzeczne dane i oceniać, które źródła są bardziej zaufane.
Szybkość działania
Różnice w filozofii tych narzędzi wpływają na czas oczekiwania na odpowiedź.
ChatGPT Deep Research, dążąc do maksymalnie kompletnej odpowiedzi, często potrzebuje więcej czasu – wygenerowanie pełnego raportu może zająć od kilkudziesięciu sekund do nawet 30 minut minut przy bardzo złożonych zadaniach.
Perplexity z kolei została zaprojektowana z myślą o szybkości – większość zapytań w trybie Deep Research kończy w ciągu 2–3 minut, dostarczając raport znacznie szybciej. Oczywiście, wszystko zależy od trudności pytania i ilości informacji do przeanalizowania, ale generalnie ChatGPT jest bardziej cierpliwym badaczem, a Perplexity sprinterem w udzielaniu odpowiedzi.
Dostępność i koszt
Istotną różnicą z punktu widzenia użytkownika jest dostęp do tych funkcji.
Aktualnie ChatGPT Deep Research jest dostępny wyłącznie w płatnej subskrypcji ChatGPT Pro (koszt ok. $200 miesięcznie, czyli ~800 zł). Do tego dochodzą pewne limity – ograniczona liczba do 100 zapytań miesięcznie – co sprawia, że jest to opcja głównie dla profesjonalistów i firm gotowych ponieść taki wydatek.
OpenAI zapowiada co prawda rozszerzenie tej funkcji na tańsze plany w przyszłości, ale na moment obecny bariera cenowa jest wysoka.
Perplexity Deep Research natomiast jest dostępna dla wszystkich użytkowników serwisu Perplexity. Nawet w darmowej wersji możemy testować tę funkcję, choć z dziennym limitem zapytań (Pro użytkownicy mają do 500 zapytań dziennie). To oznacza, że praktycznie każdy może wypróbować deep research bez opłat – co jest zapewne świadomym ruchem twórców Perplexity, aby zachęcić nowych użytkowników.
Wybierając między tymi narzędziami, warto więc wziąć pod uwagę, że ChatGPT oferuje głębię i kontekst za cenę abonamentu i czasu oczekiwania, a Perplexity – szybkość i otwartość dostępu, choć czasem kosztem szczegółowości.
| Kryterium | ChatGPT Deep Research | Perplexity Deep Research |
|---|---|---|
| Głębokość odpowiedzi i analiza |
– Bardziej wyczerpujące i wieloaspektowe odpowiedzi. – Dogłębne wyjaśnienia, często obejmujące różne perspektywy i argumenty „za i przeciw”. – Lepsze przy złożonych, wielowątkowych zadaniach i rozbudowanych promptach. |
– Odpowiedzi są krótsze i bardziej zwięzłe. – Szybciej podaje konkretne fakty, ale mniej rozbudowuje wyjaśnienia. – Sprawdza się głównie przy pojedynczych, bezpośrednich pytaniach faktograficznych. |
| Kontekst rozmowy i ciągłość dialogu |
– Utrzymuje długi kontekst, pamięta poprzednie pytania i odpowiedzi w danej sesji. – Idealny do rozbudowanych dyskusji, w których stopniowo drążymy temat (tryb konwersacyjny). |
– Kontekst historyczny rozmowy jest bardziej ograniczony. – Każde zapytanie traktowane raczej niezależnie, co utrudnia kilkustopniowe pogłębianie tematu w jednym wątku. |
| Prezentacja źródeł |
– Podaje odnośniki w formie przypisów lub listę źródeł (często na końcu odpowiedzi). – Dzięki bardziej rozbudowanemu rozumowaniu potrafi lepiej oceniać spójność informacji z różnych źródeł, choć wciąż zalecana jest ostrożność. |
– Również dołącza linki do konkretnych stron, często bezpośrednio w zdaniu. – Bardzo przejrzysta forma cytowania, jednak przy rozbudowanych tematach ilość linków może być duża. |
| Szybkość działania | – Generowanie odpowiedzi dłużej (od kilkudziesięciu sekund do paru minut), ze względu na obszerną analizę i „rozumowanie”. |
– Szybsze tworzenie krótszych raportów (zwykle w kilkudziesięciu sekundach do 2–3 minut). – Projektowane pod kątem szybkiego wyszukiwania i zestawiania danych. |
| Dostępność i koszt |
– Funkcja dostępna w płatnej subskrypcji (ChatGPT Pro). – Bariera cenowa (kilkaset złotych miesięcznie) może wykluczać wielu indywidualnych użytkowników. – Ograniczona liczba zapytań deep research w miesiącu. |
– Dostępny również w wersji darmowej Perplexity (z dziennym limitem zapytań). – Plan Pro zapewnia większy limit zapytań, a jego koszt jest niższy od ChatGPT Pro. – Bardziej przystępny cenowo dla szerokiego grona użytkowników. |
| Zastosowanie |
– Doskonały przy głębokich projektach badawczych (obszerne analizy, raporty). – Sprawdza się tam, gdzie liczy się szczegółowy kontekst i kolejne etapy pogłębiania tematu. |
– Odpowiedni do szybkich poszukiwań informacji, faktów i bieżących newsów. – Lepszy dla prostych zapytań, gdzie ważna jest szybka i przejrzysta odpowiedź. |
Podsumowując, ChatGPT Deep Research vs Perplexity Deep Research sprowadza się do różnicy między gruntowną, „ludzką” analizą a błyskawicznym wyszukiwaniem informacji. ChatGPT jest niczym dociekliwy ekspert, który przeanalizuje temat wszerz i wzdłuż, zada sobie trud zrozumienia kontekstu i dostarczy bogatą odpowiedź. Perplexity przypomina z kolei superszybką wyszukiwarkę nowej generacji – wskaże konkretne fakty i źródła w mgnieniu oka, ale nie zawsze zagłębi się w wielowątkowe rozważania. W praktyce wiele zależy od potrzeb użytkownika: do szybkich pytań faktograficznych lepsza może być Perplexity, a do kompleksowych problemów wymagających dyskusji – ChatGPT z Deep Research.
Przykłady promptów i efektywne korzystanie z Deep Research
Aby w pełni wykorzystać możliwości Deep Research, warto formułować zapytania w sposób przemyślany. Dobrze zadany prompt (polecenie dla AI) zachęca model do głębokiego poszukiwania i analizy.
Poniżej kilka przykładów złożonych zapytań oraz wskazówki, jak efektywnie korzystać z tej funkcji w praktyce:
Trudne pytanie detektywistyczne (znalezienie ukrytej informacji):
„Obejrzałem kiedyś odcinek serialu, pamiętam kilka scen, ale zapomniałem tytułu. Oto co pamiętam: dwóch mężczyzn gra w pokera, jeden pasuje mając dobrą kartę; w innej scenie ktoś zostaje zamknięty w pokoju, a córka puka do drzwi; później dwóch mężczyzn idzie do rzeźni z butelką wódki… Jaki to był serial i odcinek?”.Tak sformułowane zapytanie jest długie i zawiera wiele szczegółów – idealne dla trybu deep research. Model musi przekopać Internet w poszukiwaniu pasujących opisów fabuły.
W jednym z testów ChatGPT Deep Research poradził sobie z tym zadaniem znakomicie – przeanalizował te wskazówki, przeszukał bazy fanowskie i opisy odcinków, po czym wskazał właściwą odpowiedź (serial Counterpart, odcinek „Both Sides Now”) wraz z podaniem źródła, które potwierdzało tę informację.
Wskazówka: podając jak najwięcej szczegółów, nawet jeśli wydają się chaotyczne, zwiększamy szansę, że model poprawnie skojarzy informacje i znajdzie właściwą odpowiedź.
Dogłębna analiza finansowa:
„Jak najlepiej zainwestować 10 000 zł w obecnych warunkach rynkowych?”To pytanie celowo jest dość ogólne, ale oczekujemy od AI kompleksowej analizy – i dokładnie do tego służy Deep Research.
W trybie podstawowym chatbot mógłby wypisać kilka ogólnych porad (np. kupić akcje, obligacje, rozważyć nieruchomości, itp.), jednak deep research pójdzie o krok dalej.
W teście przeprowadzonym przez Business Insider, Perplexity z włączonym Deep Research najpierw udzieliło szerokiej odpowiedzi z omówieniem różnych klas aktywów (od akcji i obligacji po kryptowaluty), a następnie samo z siebie zaproponowało konkretne strategie inwestycyjne z podziałem kapitału.
Użytkownik otrzymał trzy opcje portfela (zachowawczy, zrównoważony i agresywny) z dokładnym procentowym rozkładem środków – np. model zachowawczy: 60% w obligacje i lokaty, 30% w fundusze mieszane ETF, 10% w złoto i REIT – wraz z historycznymi stopami zwrotu dla takiego portfela.
Co więcej, AI przygotowała nawet listę konkretnych aktywów w ramach tych strategii, wskazując nazwy funduszy ETF, przykładowe akcje (np. Nvidia, CD Projekt) czy kryptowaluty (Bitcoin, Ethereum) z uzasadnieniem, dlaczego warto je rozważyć. Taka szczegółowa odpowiedź przypomina raport doradcy finansowego.
Wskazówka: przy pytaniach o analizę czy plan działania, skorzystaj z trybu deep research, aby uzyskać krok po kroku rozplanowane rozwiązanie. Warto też dopytywać o uzasadnienia poszczególnych propozycji – model chętnie wyjaśni, skąd wziął takie rekomendacje i na jakich danych się opiera (co zwykle podeprze linkami do źródeł).
Porównanie produktów i rekomendacja:
„Chcę kupić nowy laptop do grafiki 3D i gier. Proszę o porównanie 5 topowych modeli dostępnych w 2025 r. z uwzględnieniem karty graficznej, pamięci RAM, jakości ekranu i ceny. Wynik przedstaw w formie tabeli, a na koniec zarekomenduj najlepszy wybór.”Taki prompt jest dość złożony: zawiera konkretny cel (grafika 3D i gry), liczbę produktów do porównania (5 modeli), listę kryteriów technicznych do uwzględnienia oraz prośbę o format odpowiedzi (tabela + rekomendacja).
Deep Research doskonale nadaje się do takiego zadania. Model przeszuka Internet (testy, recenzje, specyfikacje producentów) w poszukiwaniu aktualnych informacji o laptopach, a następnie zestawi je ze sobą.
Możemy spodziewać się przejrzystej tabeli porównawczej, gdzie w kolumnach znajdą się poszczególne modele laptopów, a w wierszach ich cechy (np. model karty graficznej, ilość RAM, rodzaj matrycy, cena).
Na końcu AI prawdopodobnie wskaże, który laptop wydaje się najlepszy do podanych zastosowań, i uzasadni swój wybór (np. „Model X ma najsilniejszą kartę graficzną i dużo RAM, co jest kluczowe do renderowania 3D, a przy tym mieści się w rozsądnym budżecie”).
Wskazówka: podając wyraźnie kryteria i preferowaną formę odpowiedzi, można otrzymać od AI bardzo uporządkowaną i czytelną informację. Deep Research świetnie radzi sobie z formatowaniem wyników – jeśli poprosimy o tabelę, listę punktowaną czy sekcje tematyczne, model dostosuje się, co ułatwia późniejszą analizę danych przez użytkownika.
Przegląd badań naukowych:
„Podsumuj najważniejsze odkrycia naukowe z ostatnich 5 lat na temat zmian klimatu i przedstaw różne stanowiska ekspertów w tej sprawie.”.Tak sformułowane polecenie wymaga od AI roli researchera-naukowca. Tryb Deep Research w odpowiedzi prawdopodobnie zagłębi się w raporty IPCC, artykuły z czasopism naukowych oraz wypowiedzi klimatologów. Wynikowa odpowiedź może mieć formę mini-przeglądu literatury: najpierw omówienie kluczowych ustaleń (np. dotyczących tempa ocieplenia, ekstremalnych zjawisk pogodowych, poziomu oceanów), poparte konkretnymi danymi liczbowymi i cytatami ze źródeł.
Następnie AI przedstawi różne perspektywy – np. co mówią zwolennicy pilnych działań klimatycznych, a co sceptycy – znów odwołując się do konkretnych źródeł (np. wywiadów, publikacji).
Wskazówka: przy tak szerokim temacie warto doprecyzować zakres (np. „ostatnie 5 lat” – by zawęzić wyszukiwanie do aktualności) i poprosić o ustrukturyzowanie odpowiedzi. Deep Research potrafi grupować informacje, na przykład w podsekcje, dzięki czemu nawet bardzo obszerny temat stanie się przejrzysty.
Efektywne korzystanie z Deep Research sprowadza się do kilku zasad:
– precyzuj pytanie (kontekst, zakres, kryteria),
– proś o szczegóły i uzasadnienia,
– określ format odpowiedzi, jeśli to potrzebne,
– nie bój się zadawać dodatkowych pytań pomocniczych.
Model AI potraktuje to jak kolejne etapy badania, drążąc temat tak długo, aż uzyskasz satysfakcjonującą odpowiedź.
