Vortrag über Deep Research in KI-Tools

Einführung

Überblick über Deep Research als leistungsstarkes Feature in KI-Tools, veröffentlicht von OpenAI.
Verfügbar in KI-Tools wie ChatGPT, Perplexity, Gemini und Grok.
In Grok als "Deep Search" oder "Deeper Search" bekannt.
Hauptaugenmerk: Wie man bessere Ergebnisse mit Deep Research erzielt.

Beginn mit einer neuen Chatsitzung, idealerweise unter Verwendung einer reasoning chat-Funktion.
Beispiel-Prompt: "Forschung über die Einführung von GenAI in Unternehmen in Deutschland."
Verwenden Sie das reasoning-Modell, um ein umfassendes Such-Prompt zu formulieren.
Wichtigkeit eines detaillierten, strukturierten Anfangsprompts.

ChatGPT:
- Entwickelt als Deep Research Agent.
- Betonung der Wichtigkeit eines gut formulierten Prompts.
- Stellt klärende Fragen zur Verbesserung der Spezifikität der Suchanfragen.
Perplexity:
- Beginnt sofort mit der Recherche; Qualität hängt von der Genauigkeit des Prompts ab.
Google (Gemini):
- Erstellt einen editierbaren Forschungsplan; weniger intuitive Interaktion.
Grok:
- Unterscheidung zwischen tiefem und tieferem Suchen; hat Leistungsvariabilität.

Betonung auf Tiefe statt Geschwindigkeit; nehmen Sie sich Zeit für gründliche Recherche.
ChatGPT und Perplexity bearbeiten detaillierte Anfragen gut, jedoch mit unterschiedlichen Abschlusszeiten.
Qualitätskontrollen der Quellen und Struktur sind entscheidend.

Verwenden Sie Deep Research, um umfassende Berichte für Geschäftskontexte zu erstellen.
Erkennt die Einschränkung: KI-Tools können nicht einfach alte Berichte ohne Prompt-Anleitung umarbeiten.
Ermutigt agentisches Denken – Nutzung von KI-Tools als Agenten für spezifische Aufgaben.

Deep Research als tägliches Werkzeug für umfassende und effiziente Recherche.
Unterscheidet zwischen spezialisierten Agenten und typischen LLMs.
Ermutigt zur Beteiligung und zum Teilen in der KI-Community zum kollektiven Nutzen.
Einladung, sich für zukünftige Updates und Einblicke zu abonnieren.