深度研究
作者：Seme 研究团队 · 更新于 2026-05-22
定义
深度研究是一种多轮 AI 调查过程，系统地探索被调查对象背景的多个角度以生成全面的身份档案。与单次查询搜索不同，深度研究遵循结构化方法论：研究规划（设计调查角度——专业、社交、传记、教育）、并行搜索执行（跨搜索引擎和数据库同时运行多个查询）、差距分析（评估覆盖范围并生成后续查询）、交叉验证（跨独立来源验证事实）和报告综合（生成结构化档案）。典型的深度研究调查涉及 3-4 轮，每轮建立在前一轮的发现之上，每个对象覆盖 15-20 个独立来源。
工作原理
深度研究引擎按五个连续阶段运行。阶段 1 — 研究规划：AI 分析输入（姓名、照片或标准）并设计多角度调查计划，涵盖专业历史、社交存在、传记数据、教育和关联关系。阶段 2 — 并行搜索：多个搜索代理同时查询 SearXNG、Web 搜索 API、学术数据库和社交平台。阶段 3 — 差距分析：AI 评估覆盖完整性并为未充分探索的领域生成有针对性的后续查询。阶段 4 — 交叉验证：跨独立来源验证事实，分类为已证实（2+ 来源）、单一来源或有争议。阶段 5 — 报告综合：所有已验证事实被编译为结构化档案，包含时间线、证据分类和信任分数。
示例
给定"张伟，百度前 AI 研究员"，深度研究可能产生：第 1 轮发现其 LinkedIn 显示在百度工作 5 年，清华大学博士，12 篇发表论文。第 2 轮找到其 GitHub 上的 3 个开源 ML 项目、个人博客和 Twitter 存在。第 3 轮发现一项专利申请、一次会议演讲和一家 AI 初创公司的董事会席位。第 4 轮交叉验证所有发现，标记其声称的斯坦福访问学者经历没有佐证来源（E5），并生成最终档案，信任分数 87%。
应用场景
- •高管招聘的全面背景调查
- •对初创公司创始人和关键人员的投资尽职调查
- •并购前对目标公司领导层的调查
- •金融机构的合规和监管筛查
关键数据
| 指标 | 数值 | 来源 |
|---|---|---|
| 调查轮次 | 3-4 rounds | Seme methodology |
| 每个对象来源数 | 15-20 | Seme platform data |
| 平均档案信任分数 | 78% | Seme analytics |
| 完成时间 | 10-30 minutes | Seme platform data |
相关术语
平台数据
15-20
来源/调查
78%
平均信任分
25+
术语定义
10-30 min
调查时间