Deep Research是Gemini的会员功能，随2.0版本一同上线，但目前国内用户尚无法体验。
作为一名经常需要研究和撰写报告的内容创作者，我最近尝试了Google最新推出的Gemini Deep Research功能。说实话，这个工具让我对AI研究助手有了全新的认识。在这篇文章中，我将分享我过去两周的真实使用体验。
尽管市面上有许多类似工具，如AI搜索工具，它们也能进行深度知识研究，STORM也是一款出色的实验性论文生成工具，但Gemini中的Deep Research却独具特色。
初次体验：惊喜与疑虑并存
我还记得第一次使用Deep Research时，心中带着一丝怀疑。毕竟之前使用过不少类似AI工具，总觉得它们提供的内容要么过于浅显，要么就是东拼西凑。然而，当我用Deep Research完成第一个研究任务时，不得不承认，我被它的表现惊艳到了。
整个过程如下：我输入了一个关于“transforms.js”的研究主题，Deep Research首先提供了一个研究计划，让我可以进行修改和确认。这一点非常贴心，因为它让我能够主导研究方向，而不是完全依赖AI的判断。
基于Google地球上最强大的检索库，自行探索主题研究相关内容
研究结束后生成的报告
真实使用场景分享
在这两周的时间里，我用Deep Research完成了多个不同类型的研究任务，以下是我最深刻的使用体验：
1. 写行业报告变得更快了
有一次，我需要撰写一份关于“新能源汽车充电桩行业发展”的报告。通常这种报告需要我花费一整天的时间搜集材料。但使用Deep Research后，我只花了大约15分钟就得到了一份相当全面的初稿。更棒的是，报告中包含了最新的市场数据和趋势分析，而且每个数据都标注了来源链接，方便我进一步核实。
2. 学术研究事半功倍
作为一个经常查阅论文的人，我发现Deep Research在学术研究方面特别有用。它不仅能快速整理相关文献，还能提供不同观点的对比分析。例如，当我研究“生成式AI对创意行业的影响”时，它给出的报告涵盖了学术界、产业界的各种观点，甚至包含了一些我之前没注意到的研究角度。
与其他工具的真实对比
我之前一直在使用Perplexity，说实话它也很不错。但经过这段时间的对比，我发现Deep Research在几个方面确实更胜一筹：
1. 研究深度：Deep Research生成的报告明显更深入，不是简单的信息堆砌，而是有层次的分析。虽然等待时间稍长（通常5-10分钟），但产出的质量确实值得等待。
2. 信息整合：它不仅仅是搜索结果的汇总，而是能真正理解并整合信息。例如，在做竞品分析时，它会主动发现不同来源的信息之间的关联，给出更有价值的洞察。
使用小技巧（从踩坑中总结）
经过这段时间的使用，我总结了一些实用的小技巧：
1. 提问技巧：最初我总是直接扔一个大主题过去，后来发现拆分成更具体的问题效果更好。比如，与其问“区块链的发展”，不如问“区块链技术在金融领域的具体应用案例和面临的挑战”。
2. 研究计划调整：不要急着点确认，花点时间审视和调整研究计划很重要。我就遇到过几次，通过调整计划获得了更符合需求的研究报告。
目前的不足（说说我遇到的问题）
使用下来，确实也发现了一些值得吐槽的地方：
1. 有时候会卡顿：特别是在处理特别复杂的主题时，偶尔会遇到加载时间特别长的情况。不过考虑到它要处理的信息量，这个等待时间还是可以接受的。
2. 英语限制：目前只支持英语确实是个不小的限制。作为中文用户，有时候需要额外做一些翻译工作。期待后续能支持更多语言。
我的整体评价
用了两周下来，我觉得Deep Research确实是一个相当优秀的研究助手。它最大的价值在于能够大幅提升研究效率，同时保证研究质量。虽然还有一些限制和不足，但就目前的表现来看，已经是我日常工作中不可或缺的工具了。
对于经常需要做研究、写报告的人来说，我建议可以尝试使用Deep Research。它可能不会完全替代传统的研究方法，但绝对能让你的研究工作更加高效。记住，它更像是一个很棒的助手，而不是完全的替代品。
说到底，工具始终是工具，关键还是要看使用者怎么用。Deep Research给了我们一个强大的助手，但如何更好地利用它，还需要我们在实践中不断摸索和总结。
参考内容：
https://blog.google/products/gemini/google-gemini-deep-research/
https://www.youtube.com/watch?v=_mpD0dDL66g
暂无评论