Kamakailan, muling nabago ang larangan ng AI nang ilabas ng OpenAI ang Malalimang Pananaliksik.
Sinundan ito kaagad ng mga katulad na inilabas ng Perplexity, xAI, Manus, at iba pa. Sa pinakapuso nito, ang Malalimang Pananaliksik ay isang agent sa paghahanap na kayang tumanggap ng query ng user at magsagawa ng masalimuot at maraming-hakbang na pananaliksik sa internet nang hanggang 30 minuto, kung minsan ay gumagamit ng mahigit 100 source. Sa loob lamang ng ilang minuto, nakakagawa ito ng komprehensibong ulat sa pananaliksik—trabahong karaniwang inaabot ng ilang oras para matapos ng isang taong mananaliksik.
Para sa amin, isa ito sa pinakamahahalagang inilabas sa AI mula noong GPT-3.
Sa mga sumunod naming pag-uusap sa aming mga kliyente, isang tanong ang namukod-tangi: “Kailan namin magagamit ang ganitong uri ng malalimang pananaliksik sa sarili naming data?”
Marami sa mga kliyenteng ito ang gumugol ng maraming taon—o kahit ilang dekada—sa masusing pagbuo ng ilan sa pinakamalalaking pribadong imbakan ng kaalaman sa mundo. Napakahalaga ng data na ito at ito ang nagpapalakas sa kanilang kalamangan sa kani-kanilang industriya.
Bilang tugon sa pangangailangang ito, bumuo kami ng paraang nagbibigay-daan sa bawat negosyo na magkaroon ng kakayahan sa malalimang pananaliksik na iniangkop sa partikular nitong merkado, data, at konteksto.
Tinatawag namin ang solusyong ito na Malalimang Pananaliksik para sa Enterprise.
Sa Malalimang Pananaliksik para sa Enterprise, isinasama namin ang marami sa mga aral na tinalakay sa masinsinan naming pagtalakay sa mga diskarte sa RAG.
Mas mahalaga sa mga gawain ng malalimang pananaliksik kaysa sa tradisyonal na RAG ang paulit-ulit na pagpapahusay sa query ng user
Nananatiling pinakamahalaga ang pamamahala ng konteksto. Napakahalagang nauunawaan nang mabuti ng Agent sa Pananaliksik kung ano na ang nasuri nito at kung aling mga direksyon ng pananaliksik ang nagbunga nang mas mahusay. Sa matalinong pamamahala sa kalagayang ito, magiging pinakamabisa ang pangangatwiran ng modelo
Ang Agent sa Pananaliksik ang makinang nagpapatakbo sa Malalimang Pananaliksik para sa Enterprise.
Nakikita ng Agent sa Pananaliksik ang tanong ng user, ang mga naunang isinagawang query, at ang kapaki-pakinabang na impormasyong nakuha ng mga ito. Pagkatapos, gumagamit ito ng pangangatwiran upang gawing mga pagkilos ang pinili at inayos nitong daloy ng data.
Binibigyan ang Agent sa Pananaliksik ng access sa maraming tool upang matulungan itong makamit ang layunin nito. Maaaring kabilang dito ang mga tool sa paghahanap sa web at web Operator na karaniwan sa mga tool sa malalimang pananaliksik para sa consumer, pati na ang mga tool para makipag-ugnayan sa mga endpoint at source ng data na pagmamay-ari ninyo.
Para itong totoong toolbox—kailangan lamang piliin ng Agent sa Pananaliksik ang tamang tool para sa gawain. Kung minsan, paghahanap sa web ang pinakakapaki-pakinabang na tool—maaaring gusto ninyong mabilis na tingnan ang isang research paper na inilabas ngayon at hindi pa naidagdag sa knowledge base ng inyong kompanya.
Gayunman, kung nagtatrabaho kayo sa mga industriyang gaya ng parmasyutika, pananalapi, o batas, lubos na aasa ang inyong workflow sa mga internal na knowledge base. Para sa mga source na ito, maingat naming maisasaayos ang Agent sa Pananaliksik sa pamamagitan ng end-to-end na pagpapatibay ng pag-aaral upang pinakamabisa nitong malibot ang pribado ninyong kaalaman. At dito tunay na namumukod-tangi ang aming Malalimang Pananaliksik para sa Enterprise.
Dito nangyayari ang mahika.
Bagama't napakaraming impormasyong makukuha sa internet, ganap na nagagamit ang potensyal ng mga AI system kapag direktang isinasama rito ang inyong natatanging kadalubhasaan. Naniniwala kaming nagmumula ang pinakamabisang mga solusyon sa pagsasama ng inyong natatanging kaalaman at mga kalamangan sa kompetisyon sa bawat hakbang ng proseso.
Nakikipagtulungan kami sa mga organisasyon upang bumuo ng mga iniangkop na solusyon sa integrasyon na pinagsasama ang data mula sa iba't ibang source—mga structured database man gaya ng Neo4j, PostgreSQL, o Snowflake, o cloud storage at mga file system gaya ng S3 o SharePoint—sa isang pinag-isang ecosystem. Tumutulong ang integrasyong ito upang matiyak na napayayaman ng inyong pribadong data at mga internal na proseso ang bawat bahagi ng system. Dahil dito, masusunod ng Agent sa Pananaliksik ang mga hakbang na sinusunod ng inyong mga internal na analyst.
Ang mga pagsisikap na epektibong gamitin ang data ay madalas magbangon ng mahahalagang tanong tungkol sa mga karapatan sa access at pahintulot. Makatwiran lamang na mag-alala ang mga may-ari ng data sa posibilidad na hindi sinasadyang mailantad sa mga tugon ang sensitibong impormasyon. Naniniwala kaming dapat nakapaloob na sa aming mga solusyon ang privacy at seguridad ng data mula pa sa simula. Kapag ini-index ang inyong internal na data, mahalagang itala ang pagmamay-ari ng data at ipatupad ang mga pahintulot, upang matiyak na mga awtorisadong user lamang ang makaka-access sa partikular na impormasyon. Bukod dito, mahalaga ang matitibay na mekanismo para alisin ang data sa index—alinsunod sa GDPR at iba pang regulasyon—upang mapanatili ang privacy at pagsunod sa mga regulasyon. Ang antas na ito ng kontrol at kaligtasan ang nagtatangi sa aming diskarte mula sa mga pampublikong tool sa malalimang pananaliksik na sumasaklaw sa buong internet.
Nananatiling pundasyon ng mga workflow sa pananaliksik ng enterprise ang paghahanap sa web. Matagal nang maaasahang paraan ang tradisyonal na web scraping upang mangalap ng structured data mula sa mga online na source. Mabisa ang mga tradisyonal na paraang ito sa pangongolekta ng maraming pampublikong impormasyon.
Kamakailan, lumitaw ang mga web Operator agent upang pangasiwaan ang mahihirap na gawain ng pagkuha ng data sa internet. Kabilang dito ang Operator ng OpenAI, Claude ng Anthropic, at Proxy ng Convergence. Idinisenyo ang mga ito upang mag-navigate sa masalimuot na web environment, harapin ang mga query na nangangailangan ng masusing pag-unawa, at kumuha ng data na maaaring hindi maabot ng karaniwang mga teknik sa scraping.
Kung minsan, hindi LLM ang pinakamahusay na tool para suriin ang nakuhang data. Kaya maaari naming bigyan ang Agent sa Pananaliksik ng access sa mas espesyalisadong mga tool, gaya ng coding environment o maging ng sarili ninyong mga tool, upang makumpleto ang mga pagsusuring ito. Tinitiyak ng patong-patong na diskarteng ito—mula sa tradisyonal na scraping hanggang sa mga advanced na Operator agent at espesyalisadong tool—na masinsinan at madaling umangkop ang pananaliksik ng inyong enterprise, gaano man kasalimuot ang kalagayan ng data.
Bawat enterprise ay may sariling kultura, mga natatanging detalye ng industriya, at nakagawiang pamamaraan na nakaiimpluwensya sa pinakamahusay na paraan ng pag-unawa at paggamit sa mga insight. Madalas magbigay ang mga handa nang gamitin na tool ng iisang uri ng sagot para sa lahat, na maaaring hindi angkop sa natatanging konteksto ng inyong negosyo.
Sa pagbuo ng iniangkop na solusyon sa malalimang pananaliksik, malaya ninyong maihahain ang mga natuklasan kung saan at kung paano kailangan—sa pamamagitan man ng pagsasama sa mga kasalukuyang tool sa pagsusuri o paggawa ng workflow na sadyang para rito.
Sa pag-aangkop ng mga resulta ng pananaliksik sa partikular na wika at mga proseso ng inyong negosyo, natitiyak ninyong hindi lamang tumpak ang mga insight kundi maayos ding naisasama sa kasalukuyan ninyong mga balangkas sa pagpapasya.
Nakikita namin ang hinaharap kung saan nakikinabang ang bawat kompanya sa iniangkop na solusyon sa malalimang pananaliksik na nagpapatakbo sa pinakamahahalaga nitong workflow.
Ang mga kamakailang inilunsad—gaya ng Responses API ng OpenAI, na may pinagsamang kakayahan sa paghahanap sa web, at ang bago nilang Agent SDK para bumuo ng mga agentic AI system—ay nagpapakita ng pangako ng mga nangunguna sa industriya na paunlarin ang mga AI tool sa larangang ito. Bagama't mahusay ang mga pampublikong tool gaya ng Malalimang Pananaliksik ng OpenAI sa pagsagot sa mga pangkalahatang query, makikinabang ang mga enterprise na naghahangad ng kalamangan sa kompetisyon sa isang pasadyang diskarteng lubos na gumagamit sa kanilang pribadong kaalaman at natatanging lakas.
Interesado ba kayong tuklasin kung paano makakatulong sa inyo ang bisyong ito? Makipag-ugnayan sa amin sa paraang gusto ninyo.