“哥，又來活了。” 

剛?cè)肼殘?chǎng)的AI“實(shí)習(xí)生”小R，一臉興奮地看著我，手里捧著一堆剛從網(wǎng)上扒下來的資料。

這是老板剛丟過來的需求：“小R，幫我查查最近三年，Transformer模型在降本增效上，都有哪些新花樣？” 

小R，全名RAG（Retrieval-Augmented Generation），是我們團(tuán)隊(duì)的“超級(jí)實(shí)習(xí)生”。 

他有個(gè)絕活，就是能把問題和他那“博聞強(qiáng)記”的外部知識(shí)庫結(jié)合起來，生成看起來頭頭是道的答案。自從他來了之后，那些“我們公司最新的報(bào)銷政策是啥？”或者“A產(chǎn)品的技術(shù)文檔在哪？”之類的基礎(chǔ)問題，再也不用我們這些“老油條”親自出馬了。 

但這次，小R似乎遇到了點(diǎn)麻煩...

RAG：AI界的“超級(jí)實(shí)習(xí)生”，聽話能干但有點(diǎn)“傻”

小R的工作模式，說白了就三步：檢索、增強(qiáng)、生成。

接到任務(wù)后，他會(huì)先把老板的問題（Query）“翻譯”成計(jì)算機(jī)能懂的語言（向量），然后去他的“記憶宮殿”（向量數(shù)據(jù)庫）里，把所有相關(guān)的資料（Documents）都找出來。

最后，他會(huì)把問題和這些資料一股腦兒地塞給大腦（LLM），讓大腦生成最終的答案。

這套流程，在處理簡(jiǎn)單問題時(shí)，簡(jiǎn)直是“降維打擊”。比如你問他“蘋果最新的操作系統(tǒng)是啥？”，他能精準(zhǔn)地告訴你iOS的最新版本，而不是給你推薦一斤紅富士。

但面對(duì)老板那個(gè)“Transformer降本增效”的復(fù)雜問題，小R的“傻”就暴露無遺了。他吭哧吭哧地從知識(shí)庫里拖出了一大堆文檔，從2017年的“Attention Is All You Need”到最新的各種變體，一股腦地堆在我面前。

“哥，都在這了，您看？”

我看著那長(zhǎng)長(zhǎng)的文檔列表，頭都大了。這不叫“總結(jié)”，這叫“資料搬運(yùn)”。

小R就像一個(gè)只會(huì)用Ctrl+C和Ctrl+V的實(shí)習(xí)生，雖然聽話能干，但你讓他做點(diǎn)需要?jiǎng)幽X子的分析，他就“死機(jī)”了。

他不知道哪些是重點(diǎn)，哪些是噪音，更不知道如何從這些雜亂無章的信息中，提煉出老板真正想要的“新花樣”。

這就是RAG的困境：一次性、靜態(tài)的檢索，讓它在面對(duì)復(fù)雜、多層次的問題時(shí)，顯得力不從心。 他能給你魚，但不會(huì)教你釣魚，更不會(huì)幫你把魚做成一桌好菜。

DeepSearch：給實(shí)習(xí)生“加餐”，從“搬磚”到“分析”

“小R，你這樣不行啊?！蔽艺Z重心長(zhǎng)地對(duì)他說，“老板要的是‘新花樣’，你得有自己的分析和判斷。”

為了讓小R“開竅”，我們給他請(qǐng)了個(gè)“私教”，名叫DeepSearch。

DeepSearch的到來，給小R的工作流程帶來了革命性的變化。他不再是那個(gè)只會(huì)“一把梭”的愣頭青，而是學(xué)會(huì)了“三思而后行”。

面對(duì)同樣的問題，DeepSearch會(huì)先引導(dǎo)小R把問題拆解成幾個(gè)小目標(biāo)：

第一步： 先搞清楚“Transformer效率優(yōu)化”有哪些主流方向？

第二步： 找到“2024年”的最新研究成果。

第三步： 聚焦到“計(jì)算成本降低”這個(gè)具體的技術(shù)點(diǎn)上。

這種分階段檢索的機(jī)制，直接給小R裝上了一個(gè)“導(dǎo)航系統(tǒng)”，讓他不再會(huì)迷失在信息的海洋里。

更絕的是，DeepSearch還教會(huì)了小R一個(gè)新技能：邊生成邊檢索。在寫報(bào)告的過程中，如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)知識(shí)點(diǎn)有缺失，比如“稀疏化技術(shù)”的最新進(jìn)展沒覆蓋到，他會(huì)立刻停下來，啟動(dòng)一輪新的、針對(duì)性的檢索，把信息補(bǔ)全。

這還沒完。

在DeepSearch的“調(diào)教”下，小R還學(xué)會(huì)了和團(tuán)隊(duì)里的其他“人”協(xié)同作戰(zhàn)。比如，他會(huì)先讓“問題規(guī)劃Agent”把任務(wù)拆解好，然后讓“搜索Agent”去執(zhí)行檢索，再讓“閱讀Agent”提取關(guān)鍵信息，最后自己（推理Agent）再把這些信息整合起來，生成最終的結(jié)論。

這套組合拳下來，小R的產(chǎn)出質(zhì)量，直接上了一個(gè)臺(tái)階。他交上來的報(bào)告，不再是簡(jiǎn)單的資料羅列，而是有了初步的結(jié)構(gòu)和分析。老板看了之后，滿意地點(diǎn)了點(diǎn)頭：“嗯，有點(diǎn)意思了。”

根據(jù)阿里云的測(cè)試，在處理3跳以上的多層次問題時(shí)，DeepSearch的檢索召回率比傳統(tǒng)RAG高出40%以上。

這背后，是對(duì)“檢索質(zhì)量”和“生成負(fù)擔(dān)”之間平衡的精準(zhǔn)拿捏。通過動(dòng)態(tài)篩選最相關(guān)的信息，DeepSearch讓大模型能把寶貴的計(jì)算資源，集中在知識(shí)整合上，而不是信息篩選上。

DeepResearch：當(dāng)“實(shí)習(xí)生”學(xué)會(huì)了“獨(dú)立思考”

秘塔AI的【深度研究】模式，相當(dāng)于DeepResearch，如下圖所示：

就在我們以為小R已經(jīng)“學(xué)成出師”的時(shí)候，一個(gè)新的挑戰(zhàn)又來了。老板說：“光有分析還不夠，我需要一份關(guān)于這個(gè)主題的深度研究報(bào)告，要有洞察，有觀點(diǎn)，能直接拿去給客戶看的。”

這次，連DeepSearch都覺得有點(diǎn)棘手了。他能幫小R找到答案，但無法憑空創(chuàng)造出“洞察”和“觀點(diǎn)”。

于是，我們迎來了終極進(jìn)化體：DeepResearch。

如果說DeepSearch是小R的“研究助理”，那DeepResearch就是能獨(dú)立帶項(xiàng)目的“初級(jí)研究員”。他的出現(xiàn)，讓小R的工作，從“信息檢索”直接躍遷到了“知識(shí)創(chuàng)造”。

DeepResearch的工作流程，完全模擬了一個(gè)人類研究員：

1. 理解研究目標(biāo)： 他會(huì)先和老板反復(fù)確認(rèn)，到底想要什么樣的報(bào)告。

2. 規(guī)劃研究步驟： 然后，他會(huì)自己制定一個(gè)詳細(xì)的研究計(jì)劃，精確到每天要看哪些論文，分析哪些數(shù)據(jù)。

3. 搜集多元信息： 他不再局限于公司內(nèi)部的知識(shí)庫，而是會(huì)主動(dòng)去網(wǎng)上搜尋最新的論文、技術(shù)博客、甚至是行業(yè)報(bào)告。

4. 交叉驗(yàn)證： 他會(huì)像一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)者一樣，對(duì)比不同來源的信息，如果發(fā)現(xiàn)沖突，會(huì)標(biāo)記出來，并優(yōu)先采信更權(quán)威的來源。

5. 綜合分析與報(bào)告生成： 最后，他會(huì)把所有的研究成果，整合成一份結(jié)構(gòu)完整、邏輯清晰、包含摘要、方法、結(jié)果、討論的深度報(bào)告，甚至能直接導(dǎo)出到Notion或Obsidian里。

前段時(shí)間，有個(gè)同事讓他研究“近五年機(jī)器學(xué)習(xí)在金融風(fēng)控中的應(yīng)用進(jìn)展”。DeepResearch只花了半個(gè)小時(shí)，就交出了一份堪比專業(yè)分析師水準(zhǔn)的綜述報(bào)告。而這項(xiàng)工作，如果讓人來做，沒幾天時(shí)間根本下不來。

DeepResearch的強(qiáng)大，源于其Agentic AI的內(nèi)核。

他不再是一個(gè)被動(dòng)的工具，而是一個(gè)擁有自主規(guī)劃、執(zhí)行、反思、調(diào)整能力的“智能體”。他能在開放、真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，像人類一樣自主地進(jìn)行研究，處理各種噪聲數(shù)據(jù)，應(yīng)對(duì)信息缺失的挑戰(zhàn)。

結(jié)語

從RAG到DeepSearch，再到DeepResearch，我們看到了一條清晰的技術(shù)進(jìn)化路徑：從最開始聽話能干但有點(diǎn)“傻”的實(shí)習(xí)生，到能做分析、有條理的“研究助理”，再到能獨(dú)立思考、創(chuàng)造知識(shí)的“初級(jí)研究員”。

這背后，是AI知識(shí)探索領(lǐng)域的一場(chǎng)“內(nèi)卷”與“進(jìn)化”。

RAG解決了“有沒有”的問題，讓AI有了可靠的知識(shí)來源。

DeepSearch解決了“好不好”的問題，讓AI在復(fù)雜問題面前，能更聰明地找到答案。

DeepResearch則解決了“精不精”的問題，讓AI開始擁有了創(chuàng)造新知識(shí)的潛力。

未來，這三者之間的界限會(huì)越來越模糊。RAG會(huì)吸收DeepSearch的動(dòng)態(tài)檢索能力，DeepResearch的核心組件也會(huì)被模塊化，融入到更廣泛的AI應(yīng)用中。

但無論技術(shù)如何演進(jìn)，其最終的目標(biāo)，都不是為了取代我們，而是成為我們的“認(rèn)知放大器”——將我們從重復(fù)、繁瑣的知識(shí)搬運(yùn)工作中解放出來，讓我們能專注于那些真正需要?jiǎng)?chuàng)造力、洞察力和同理心的工作。

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