Endlich kein aufwendiges Recherchieren mehr – Was ist eigentlich Deep Research?
Wer kennt es nicht. Man muss für die Arbeit etwas recherchieren. Für viele von uns wird Recherchieren zu einer zeitraubenden Aufgabe, die oft mehr Fragen aufwirft als beantwortet. Hier kommt der Begriff "Deep Research" ins Spiel. Doch was verbirgt sich genau hinter diesem Konzept, das das Recherchieren so viel einfacher gestalten soll?
Deep Research bezieht sich auf die systematische und gründliche Recherche von Informationen, die über das Oberflächliche hinausgeht. Es bedeutet, nicht nur die ersten Suchergebnisse zu betrachten, sondern auch tief in die Materie einzutauchen. Das kann durch den Zugang zu wissenschaftlichen Artikeln, Experteninterviews oder sogar Originalquellen geschehen. Der Fokus liegt darauf, Wissen auf einer tieferen Ebene zu erlangen, um diese dann in verschiedenen Kontexten anzuwenden. Außerdem sind diese Systeme in der Lage, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die einem beim herkömmlichen Recherchieren möglicherweise entgehen.
Deep Research wird mittlerweile von den meisten großen LLM Anbietern angeboten (mittlerweile auch von OpenAI in der kostenfreien Version). Die Vorgehensweise ist dabei aber immer recht ähnlich. Man kann den Prozess in 4 Phasen unterteilen:
- Planung der Recherche
Die KI analysiert die gestellte Frage und entwickelt einen strukturierten Rechercheplan. Dabei werden Teilfragen identifiziert und priorisiert, um eine systematische Untersuchung zu ermöglichen. - Informationsbeschaffung
Das Modell durchsucht verschiedene Quellen, darunter wissenschaftliche Datenbanken, Nachrichtenartikel und offizielle Berichte. Es filtert irrelevante Informationen heraus und sammelt relevante Daten für die Analyse. - Analyse und Synthese
Die gesammelten Informationen werden von der KI analysiert, um Muster zu erkennen, Widersprüche zu identifizieren und zentrale Erkenntnisse zu extrahieren. Dabei werden verschiedene Perspektiven berücksichtigt, um ein umfassendes Verständnis des Themas zu entwickeln. - Erstellung des Berichts
Abschließend erstellt die KI einen strukturierten Bericht mit Einleitung, Hauptteil und Fazit. Wichtige Punkte werden hervorgehoben, und Quellenangaben werden zur Transparenz beigefügt.
Bei den Deep Research Funktionen von KIs handelt es sich übrigens um Agenten, denn diese führen selbstständig eigenständig angestoßene Aktionen aus. Wer mehr über KI Agenten erfahren möchte kann sich einen der letzten Beiträge anschauen: Generative vs. Agentische KI
Nichtsdestotrotz ist das ganze natürlich auch kritisch zu betrachten. Je eigenständiger sich ein Modell verhält, desto geringer ist die Kontrolle durch den Menschen. Gerade im Bereich Recherche bedeutet das, dass der Anwender sich auf das Training der KI verlassen muss. Er kann also nicht so leicht sicherstellen, dass die KI nicht gebiased ist oder halluziniert. Das bedeutet für dich:
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI Deep Research ein mächtiges Werkzeug ist. Du kannst von der Effizienz und Tiefe profitieren, die KI bietet, aber vergiss nicht, die Informationen kritisch zu betrachten. In einer Welt voller Daten ist es wichtig, nicht nur Informationen zu erhalten, sondern sie auch richtig einordnen und anwenden zu können. Welche Rolle wird KI in deiner zukünftigen Recherche spielen?
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