#13. 深度研究

深度研究（Deep Research）是 Perplexity 的自主研究功能。普通搜索只做单轮检索并快速给出答案，而 Deep Research 会像人类专家做调研那样——执行数十次搜索、阅读数百个来源，并在过程中不断推理、调整研究方向，最终输出一份带完整引用的综合报告。

#工作原理

• 带推理的研究（Research with reasoning）： Deep Research 具备搜索与代码执行能力，会迭代式地搜索、阅读文档并推理下一步该做什么，随着对主题理解的加深不断优化研究计划——这与人类研究一个陌生领域时逐步深化认知的过程类似。
• 报告撰写（Report writing）： 当所有源被充分评估后，智能体会把全部研究综合成一份清晰、完整的报告。

简单说，它的核心是一个"检索 → 阅读 → 推理 → 再检索"的迭代循环，而不是一次性给出答案。

#使用范围

Deep Research 对所有用户开放：

• Pro 订阅用户： 可获得大量 Deep Research 查询额度
• 非订阅用户： 每天可使用有限次数的 Deep Research

#如何启用

在输入框下方选择「深度研究」，再输入问题即可。

#适用场景

Deep Research 擅长一系列专家级任务，包括金融、营销、产品研究等。结合其特性，典型适用场景有：

• 学术综述、行业研究
• 投资 / 财务尽职调查
• 产品技术选型对比
• 政策分析与法规解读
• 市场与竞品的多维度调研

#提示词技巧

由于深度研究会围绕问题自主拆解、多轮检索，并在多个来源间交叉比对、整合分析，提示词的清晰度直接决定产出质量。过于宽泛的提示词会让研究方向发散，而清晰、结构化的提示词能把它的检索与推理聚焦到你真正关心的维度上。写好初始提示词，关键在以下三点：

问题要聚焦：聚焦的问题才能换来聚焦的报告，避免泛泛而问
上传文件：附上 PDF / 文档 / 数据，让它结合网络来源一起分析
组合来源：跨来源交叉比对，整合出关键结论

完整示例：

研究快时尚对环境的影响，并提出可持续的替代方案，附上成本对比；
结合所附行业研报与最新市场数据，重点分析头部品牌的转型路径，
并跨来源交叉比对，最终总结出关键结论与可执行建议。

写好第一条提示词后，还可以善用追问进一步深入：深度研究很适合对话式使用，先问得宽泛，拿到结果后再逐步收窄，比如接着追问"现在重点分析它对员工生产力的影响"。这样能在一份研究的基础上不断挖深。

#与普通搜索的取舍

两者并非互相替代，而是面向不同复杂度的需求：

• 耗时： 普通搜索几秒返回，Deep Research 通常 2–4 分钟
• 检索深度： 普通搜索单轮检索，Deep Research 执行数十次搜索、自主迭代
• 来源数量： 普通搜索通常综合数条至数十条来源，Deep Research 阅读数百个来源
• 输出形态： 普通搜索给出简洁答案，Deep Research 输出长篇综合报告
• 适合的问题： 普通搜索适合简单、明确的事实查询；Deep Research 适合复杂、开放、需要系统梳理的问题

提示： 不是所有问题都需要 Deep Research。查一个具体事实（如"某公司 CEO 是谁"）用普通搜索更快；只有当问题需要跨多个来源综合、对比、推理时，Deep Research 的迭代检索能力才能发挥价值。