Deep Research как управляемый исследовательский контур

Значимый прорыв формирует отрасль ИИ: Deep Research часто описывают как «LLM с интернет-поиском». Однако если система просто делает несколько поисковых запросов, читает часть выдачи и пишет ответ, то она упускает несколько важных аспектов, без которых невозможно полноценное исследование.

В настоящем глубоком исследовании, помимо доступа к актуальным источникам, важен и сам исследовательский процесс: понять исходный вопрос, не потерять ограничения, разложить задачу на проверяемые части, собрать доказательную базу, отличить найденные факты от выводов модели, зафиксировать пробелы и собрать итоговый отчёт. В этой статье мы расскажем о том, как решили задачу построения системы B2C Deep Research на основе Instruct-модели (GigaChat Ultra 3.

1), в которой модель выполняет специфицированные задачи, а логика исследования реализована с помощью конвейера из набора ролей, условий завершения, циклов поиска и постепенного накопления контекста, подкреплённого цитатами. Так Deep Research становится не просто набором промптов с доступом к источникам в интернете, а управляемым исследовательским контуром.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.