Bạn có thường xuyên mất quá nhiều thời gian để tìm kiếm, tổng hợp và phân tích thông tin cho báo cáo không? Với Deep Research được tích hợp vào ChatGPT, quá trình này có thể được tự động hóa chỉ trong vài phút. Công cụ này hỗ trợ trích xuất, xử lý và trình bày dữ liệu từ nhiều nguồn một cách logic và rõ ràng.

Vậy Deep Research là gì? Làm thế nào để khai thác AI Agent này của OpenAI? Chúng ta hãy cùng tìm hiểu kĩ hơn trong bài viết này nhé.

1. Deep Research là gì?

Deep Research là một AI agent (tác nhân trí tuệ nhân tạo) tiên tiến, được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ nghiên cứu sâu và đa bước trên Internet – một công việc trước đây thường cần sự can thiệp thủ công tốn nhiều thời gian và công sức.

Không giống như các công cụ tìm kiếm thông thường chỉ trả về danh sách các liên kết, Deep Research có khả năng hiểu yêu cầu của người dùng, tự động lập kế hoạch tìm kiếm, trích xuất dữ liệu liên quan từ các nguồn đáng tin cậy và tổng hợp chúng thành các kết quả có cấu trúc và logic.

Nhiều nhà phát triển hiện đã cho ra mắt tính năng Deep Research như Perplexity, Google, xAI… nhưng bài viết này sẽ tập trung vào Deep Research của OpenAI.

Deep Research thường hỗ trợ các nhiệm vụ phức tạp như:

• Tổng hợp báo cáo.
• Phân tích đối thủ cạnh tranh.
• Tìm kiếm thông tin chuyên ngành.
• Lập kế hoạch chiến lược dựa trên dữ liệu.

Theo OpenAI, mô hình Deep Research hiện đang dẫn đầu trong bài kiểm tra độ chính xác AI có tên Humanity’s Last Exam, nơi các hệ thống AI phải trả lời các câu hỏi ở trình độ chuyên gia. Việc sử dụng khả năng duyệt web và công cụ Python đã giúp Deep Research đạt được độ chính xác 26,6% – cao hơn đáng kể so với GPT-4o (3,3%) và o3-mini (high), mô hình chỉ sử dụng văn bản, với độ chính xác 13%.

2. Cách để truy cập và sử dụng Deep Research của OpenAI

Hiện tại, Deep Research đã được cung cấp cho người dùng ChatGPT Pro, Plus, Teams và Enterprise. Tuy nhiên, số lượng sử dụng cho phép sẽ khác nhau:

• Đối với người dùng Plus, Team, Enterprise, giới hạn hiện tại là 25 truy vấn deep research (nghiên cứu sâu) mỗi tháng.
• Đối với người dùng Pro, giới hạn là 250 truy vấn deep research mỗi tháng.

Khi đạt đến giới hạn của phiên bản Deep Research gốc, các truy vấn sẽ tự động chuyển sang phiên bản rút gọn (lightweight version). Trong phiên bản rút gọn này, các câu trả lời có thể ngắn gọn hơn nhưng vẫn giữ được chiều sâu và chất lượng. Phiên bản rút gọn hiện đã được mở cho người dùng miễn phí với giới hạn 5 truy vấn mỗi tháng.

Cách sử dụng Deep Research:

Để dùng Deep Research, bạn có thể truy cập ChatGPT, bật tính năng “Deep Research” (Nghiên cứu chuyên sâu) rồi bắt đầu đặt câu hỏi. Quá trình nghiên cứu có thể mất từ 5-30 phút, tùy thuộc vào độ phức tạp của chủ đề. Sau khi hoàn thành, Deep Research sẽ cung cấp cho người dùng một báo cáo hoàn chỉnh kèm theo trích dẫn các nguồn tham khảo.

3. Các trường hợp ứng dụng Deep Research

Ứng dụng chuyên môn:

• Tài chính: Phân tích thị trường và đối thủ cạnh tranh.
• Khoa học dữ liệu: Hỗ trợ nghiên cứu khoa học, phân tích dữ liệu chuyên sâu.
• Chính sách pháp lý: Tìm hiểu quy định, phân tích chính sách.
• Kỹ thuật: Đọc hiểu và đánh giá tài liệu kỹ thuật phức tạp.

Mua sắm nghiên cứu cho người tiêu dùng:

• Tìm hiểu kỹ về một sản phẩm nào đó (ô tô, thiết bị gia dụng, nội thất, ứng dụng…).
• Đưa ra các đề xuất cá nhân hóa cao dựa trên nhu cầu riêng.
• So sánh sản phẩm chi tiết để đưa ra lựa chọn phù hợp nhất

Học thuật phân tích chuyên sâu:

• Tổng hợp tài liệu, viết tổng quan nghiên cứu (literature review).
• Tạo ra các bản tóm tắt toàn diện cùng những phát hiện nổi bật.
• Xác định các khoảng trống nghiên cứu → hình thành câu hỏi mới → mở ra các hướng đi cho các đề tài khoa học mới.
• Phân tích các xu hướng, đề xuất tài liệu nên đọc tiếp theo.
• Diễn giải các số liệu định lượng và mở rộng thành các thảo luận có chiều sâu.
• Kiểm chứng nguồn thông tin, tìm thêm bằng chứng mới.
• Hỗ trợ kiểm nghiệm giả thuyết.

Công việc tri thức kỹ thuật:

• Trả lời các câu hỏi phức tạp cần nhiều bước suy luận.
• Phân tích tài liệu do người dùng cung cấp và bổ sung bằng nghiên cứu mới.
• Soạn thảo các báo cáo tổng hợp đầy đủ, có hệ thống.
• Viết tài liệu kỹ thuật rõ ràng, dễ hiểu.
• Thực hiện nghiên cứu tính khả thi cho dự án.
• Kết hợp và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau một cách logic và hiệu quả.

Một số ví dụ thực tế khi sử dụng Deep Research có thể tham khảo:

• So sánh OpenAI và Google Gemini.
• Nghiên cứu về các top AI Agent Framework hiện nay.
• Nghiên cứu xu hướng AI trong lĩnh vực giáo dục.

4. Các tips để xây dựng prompt và sử dụng Deep Research hiệu quả

Các mẹo để xây dựng prompt (câu lệnh):

• Hướng dẫn rõ ràng và cụ thể: Hãy đưa ra một hướng dẫn cụ thể, càng chi tiết càng tốt. Vì mỗi nhiệm vụ cần khá nhiều thời gian để hoàn thành, nên việc rõ ràng ngay từ đầu sẽ giúp tiết kiệm thời gian và chi phí về sau.
• Trả lời các câu hỏi của ChatGPT: AI có thể đặt câu hỏi để làm rõ những phần chưa hiểu. Đây là cơ hội để bạn bổ sung thêm chi tiết và định hướng rõ hơn. Vì các truy vấn dạng Deep Research tốn nhiều tài nguyên hơn các truy vấn thông thường, nên việc làm rõ ngay từ đầu rất quan trọng để tránh lãng phí.

Deep Research có thể đặt thêm câu hỏi để làm rõ yêu cầu của người dùng.

• Thêm các từ khóa quan trọng vào câu lệnh: Mô hình sẽ dựa vào các từ khóa bạn cung cấp để tìm kiếm thông tin trên web. Vì vậy, hãy cung cấp càng nhiều từ khóa càng tốt. Sử dụng các thuật ngữ chính xác (ví dụ: tên thương hiệu, thuật ngữ kỹ thuật, tên sản phẩm) sẽ giúp mô hình tiết kiệm thời gian và tăng độ chính xác.
• Sử dụng động từ rõ ràng: Deep Research được huấn luyện để hiểu và làm theo các hướng dẫn rõ ràng. Sử dụng các động từ như “so sánh”, “đề xuất”, “khuyến nghị”, “báo cáo” để làm rõ yêu cầu và kỳ vọng về kết quả đầu ra.
• Nêu rõ định dạng kết quả mong muốn: Hãy chỉ rõ bạn muốn kết quả được trình bày theo định dạng nào – ví dụ như một báo cáo có chia mục hoặc bảng biểu. Bạn có thể nói rõ hơn về bố cục như: bao nhiêu cột, tiêu đề ra sao… Cần lưu ý: mô hình mặc định thích xuất kết quả dưới dạng báo cáo, nhưng định dạng này có thể không phù hợp với nhu cầu của tất cả người dùng.
• Tải lên các file để cung cấp thêm thông tin: Bạn có thể đính kèm tệp (như PDF) để cung cấp thêm thông tin nền giúp mô hình hiểu đúng bối cảnh – đặc biệt hữu ích với các chủ đề kỹ thuật chuyên sâu hoặc dữ liệu hiếm gặp.

Bên cạnh đó, sau khi Deep Research trả lại kết quả, hãy kiểm tra lại nguồn và xác minh thông tin. Mô hình có thể vẫn mắc lỗi và đôi khi chưa phân biệt rõ nguồn nào uy tín, nguồn nào là suy đoán hoặc tin đồn.

5. Một số hạn chế của Deep Research mà người dùng cần lưu ý

Mặc dù là một công cụ rất mạnh để nghiên cứu một chủ đề nào đó, Deep Research vẫn có nhiều hạn chế mà người dùng cần lưu ý:

• Deep Research không phải lúc nào cũng có thể truy cập vào các thông tin thời gian thực, ví dụ như các tin tức nóng vừa xảy ra, các biến động của thị trường chứng khoán,…
• Khó tổng hợp các thông tin chuyên ngành sâu hoặc kỹ thuật phức tạp: Mô hình vẫn gặp khó khăn khi xử lý các nội dung chuyên sâu. Nếu có tài liệu hỗ trợ (PDF, báo cáo kỹ thuật…), người dùng nên đính kèm để giúp mô hình hiểu rõ hơn bối cảnh.
• Vẫn còn hiện tượng “bịa thông tin” (hallucination): Mô hình đôi khi đưa ra thông tin sai hoặc thiếu căn cứ, đặc biệt khi nội dung quá mới hoặc nguồn không rõ ràng. Cần kiểm tra lại các nguồn được trích dẫn để đảm bảo độ tin cậy.
• Chất lượng kết quả khác nhau tùy thuộc vào lĩnh vực: Hiệu quả tìm kiếm và tổng hợp có thể thay đổi rõ rệt giữa các ngành – ví dụ: mô hình hoạt động khá tốt với các chủ đề phổ biến, nhưng hạn chế hơn với các lĩnh vực hẹp hoặc quá chuyên biệt.
• Khó kết hợp nhiều loại thông tin đa dạng: Khi cần tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn hoặc định dạng khác nhau, mô hình vẫn chưa thật sự mượt mà và thống nhất.
• Chưa thể chủ động tìm kiếm theo phạm vi cụ thể hoặc quy mô lớn: Hiện vẫn chưa có cách rõ ràng để yêu cầu mô hình tìm kiếm sâu theo yêu cầu cụ thể (ví dụ: đọc 50 bài viết, giới hạn trong một nguồn nhất định…). Ngoài ra, kết quả đôi khi thiên lệch về một số website quen thuộc.
• Vẫn xảy ra lỗi trích dẫn và định dạng: Nguồn tham khảo có thể không chính xác, không đầy đủ hoặc sai định dạng, đặc biệt khi trình bày dưới dạng báo cáo dài.
• Hiện chưa hỗ trợ xuất trực tiếp kết quả sang các công cụ như Excel, Notion, Google Docs, hay Jupyter Notebook. Đây là một tính năng mà người dùng rất mong đợi.
• Kém hiệu quả với các truy vấn liên quan đến thời gian/ngày tháng: Hãy cố gắng cung cấp thời điểm cụ thể khi đặt câu hỏi, vì mô hình chưa xử lý tốt những nội dung liên quan đến dòng thời gian.
• Không truy cập được các nguồn phải trả phí/đăng ký: Deep Research chưa thể xử lý thông tin từ các trang web cần trả phí hoặc yêu cầu tài khoản – điều này có thể được cải thiện trong tương lai nếu có tích hợp thêm.
• Chưa hỗ trợ biểu đồ: Hiện tại mô hình chưa thể tự tạo hoặc chèn biểu đồ trực tiếp. Tuy nhiên, nó có thể mô tả biểu đồ hoặc phân tích hình ảnh nếu bạn cung cấp sẵn.
• Thiếu công cụ bổ trợ và vùng lưu trữ dữ liệu chuyên biệt: Dù hiện tại đã hỗ trợ kết nối với một số nền tảng như SharePoint và GitHub, Deep Research vẫn còn thiếu khả năng tích hợp với các cơ sở dữ liệu ngành hoặc hệ thống tri thức chuyên môn. Việc bổ sung các công cụ này sẽ giúp tăng độ sâu, tính chính xác và giá trị thực tiễn trong các phân tích chuyên sâu.
• Cá nhân hóa vẫn còn hạn chế: Nội dung phản hồi chưa thực sự linh hoạt theo từng người dùng. Có thể cải thiện phần này bằng cách tận dụng “hướng dẫn tùy chỉnh” (custom instructions) hoặc “bộ nhớ” (memory) mà OpenAI mới ra mắt – giúp mô hình hiểu rõ hơn phong cách và nhu cầu riêng của bạn.

Kết luận

Tính năng Deep Research mới ra mắt của OpenAI đang mở ra một hướng tiếp cận đầy hứa hẹn trong việc tự động hóa quy trình nghiên cứu và tổng hợp thông tin. Với khả năng truy xuất, phân tích và xử lý khối lượng lớn dữ liệu trực tuyến, công cụ này có tiềm năng giúp người dùng tiết kiệm đáng kể thời gian khi thực hiện các tác vụ nghiên cứu phức tạp.

Tuy nhiên, trong quá trình sử dụng thực tế, Deep Research hiện vẫn chưa thực sự ổn định về độ chính xác, đặc biệt là với các thông tin cập nhật hoặc các chủ đề đang phát triển nhanh. Người dùng có thể gặp phải những trường hợp dữ kiện chưa chính xác, hoặc suy luận thiếu cơ sở dẫn đến kết luận sai lệch.

Cần lưu ý rằng đây là một tính năng đang trong giai đoạn thử nghiệm ban đầu, và OpenAI cũng đã công khai thừa nhận các hạn chế hiện tại trong thông báo chính thức của mình. Việc tiếp tục hoàn thiện dựa trên phản hồi người dùng là điều đang được kỳ vọng. Dù còn nhiều điểm cần cải tiến, không thể phủ nhận Deep Research vẫn thể hiện được tiềm năng vượt trội trong việc hỗ trợ các tác vụ nghiên cứu chuyên sâu.