Теория: Глубокое исследование

В ИИ есть режим deep research — это формат работы, когда система не ограничивается быстрым ответом из общих знаний, а делает полноценное исследование. Она ищет материалы в разных источниках, сопоставляет данные, проверяет факты и показывает не только итог, но и сам процесс поиска.

Польза в том, что вместо одного «короткого» ответа вы получаете обзор: какие есть мнения, где противоречия, какие цифры совпадают, а какие вызывают вопросы. Это экономит часы ручного поиска и помогает сразу увидеть картину шире, чем дают обычные запросы.

Deep research особенно полезен, когда нужно разобраться в новой технологии, сравнить инструменты, оценить рынок или подготовить аргументы для статьи и презентации.

• Подготовка к интервью. Можно собрать обзор по трендам в области тестирования или популярным архитектурным решениям, чтобы уверенно отвечать на вопросы.
• Подготовка к докладу. Удобно быстро собрать аргументы, статистику и мнения из разных источников, чтобы обосновать позицию в презентации.
• Формирование роадмапа. При выборе технологий или инструментов для проекта можно оценить зрелость решений, динамику их развития и активность сообщества.

Пример запроса в таком режиме:

Разберись, какие подходы к асинхронному программированию применяются в Python 3.15+. Какие из них считаются стандартом, какие постепенно уходят, и как это обсуждается в сообществе.

В ответ ИИ покажет обзор статей, документации и обсуждений, выделит основные идеи и укажет на расхождения в мнениях.

Как выбираются материалы

Система ищет материалы не случайно: в первую очередь используются официальная документация, статьи в профильных блогах и публикации в авторитетных изданиях. Дополняют картину обсуждения в сообществе — форумы, GitHub Issues, вопросы на Stack Overflow. Такой порядок выбора источников нужен для того, чтобы в основе обзора лежали проверенные факты, а менее формальные материалы помогали выявить спорные места и разные точки зрения.

┌───────────────────────────┐    ┌───────────────────────────┐    ┌───────────────────────────┐
│          Запрос           │ => │    Поиск источников       │ => │     Сбор материалов       │
└───────────────────────────┘    └───────────────────────────┘    └───────────────────────────┘
                                                                      │
                                                                      ▼
┌───────────────────────────┐    ┌───────────────────────────┐    ┌───────────────────────────┐
│  Сопоставление данных     │ => │      Проверка фактов      │ => │   Формирование обзора     │
└───────────────────────────┘    └───────────────────────────┘    └───────────────────────────┘
                                                                      │
                                                                      ▼
                                          ┌───────────────────────────┐
                                          │      Итоговый ответ       │
                                          │   (структурированный)     │
                                          └───────────────────────────┘

Время работы зависит от масштаба задачи. Если запрос узкий, вроде уточнения синтаксиса или последнего изменения в версии языка, ответ формируется за секунды. Но если речь идёт о сравнении подходов, анализе тенденций или оценке рынка, то система тратит больше времени — до нескольких минут. За счёт этого на выходе получается обзор, который экономит часы ручного поиска.

Постановка задачи

Качество deep research зависит от того, как сформулирован запрос. Если задать общий вопрос вроде «что такое микросервисы», ИИ даст определение и популярные примеры. Но это будет скорее справка, чем исследование.

Чтобы получить глубокий разбор, запрос должен быть конкретным и задавать рамку анализа.

Плохой запрос:

Какой фреймворк лучше для фронтенда?

Хороший запрос:

Сравни React, Vue и Svelte по трём параметрам: производительность, экосистема и кривая обучения. Приведи примеры из реальных проектов за последние два года.

В первом случае ответ будет поверхностный. Во втором — ИИ соберёт статьи, результаты тестов, посты из сообществ, укажет плюсы и минусы в заданном контексте.

Правильно поставленный вопрос в deep research экономит время на перепроверку и делает исследование более сфокусированным.

Работа с источниками

Deep research опирается на разные источники. Именно здесь проявляется разница между быстрым поиском и исследованием.

Нужно собрать несколько типов материалов:

• официальная документация и RFC/PEP/ADR-документы;
• статьи и отчёты исследовательских компаний;
• обсуждения на GitHub, Stack Overflow или профильных форумах.

Важно находить первоисточники. Например, если статья цитирует результаты бенчмарков по PostgreSQL, нужно проверить, где опубликован сам тест. Часто цифры копируются без ссылки на оригинал.

Пример запроса к ИИ:

Найди первоисточники бенчмарков, где сравнивают производительность PostgreSQL и MySQL на больших объёмах данных.

ИИ соберёт ссылки на GitHub-репозитории и публикации с методологией, а не пересказы из блогов.

Источники важно не только найти, но и оценить:

Насколько свежие данные? Кто автор? Есть ли у него интерес продвигать одну из технологий?

Такие уточнения помогают отличить исследование от маркетинга.

Проверка достоверности

Даже если источники найдены, нельзя принимать их на веру. В deep research проверка достоверности — ключевой шаг.

Первое — смотреть на дату публикации. В экосистеме JavaScript статья двухлетней давности о сборщиках уже может быть устаревшей.

Второе — сопоставлять несколько источников. Если результаты бенчмарка подтверждаются у разных авторов, им можно доверять. Если же цифра встречается только в презентации от компании-разработчика, её стоит воспринимать осторожно.

Третье — проверять контекст. Например, тест производительности может быть верным, но проведён только на синтетических данных, а в реальных проектах результаты другие.

Примеры запросов к ИИ:

Сравни результаты бенчмарков Django и FastAPI из разных источников. Где они совпадают, а где расходятся?

Проверь, упоминаются ли эти выводы в официальной документации или только в блогах.

Такие проверки снижают риск ошибок и делают исследование надёжнее.

Структурирование информации

Когда материалов становится много, легко запутаться. Deep research требует аккуратного ведения заметок, чтобы из разрозненных фактов складывалась цельная картина.

Приёмы:

• Делить записи на факты, мнения и гипотезы. Например: «Python 3.12 добавил поддержку subinterpreters (факт, PEP 684)», «Эта возможность улучшит многопоточность (мнение в сообществе)».
• Использовать таблицы для сравнения. Например: «FastAPI / Django / Flask» в колонках и параметры — скорость, встроенные возможности, документация.
• Делать mind map: «Базы данных → SQL vs NoSQL → инструменты → критерии выбора».

Пример запроса к ИИ:

Составь таблицу сравнения FastAPI, Django и Flask по трём критериям: производительность, встроенные возможности, документация.

ИИ соберёт данные в удобную структуру.

Структурирование помогает видеть пробелы: где мало данных, где источники противоречат друг другу, а где стоит углубиться.

Анализ и синтез

Собранные данные сами по себе мало что дают. Важно научиться их анализировать и связывать.

Например, если из таблиц видно, что FastAPI быстрее на бенчмарках, но в продакшне чаще выбирают Django, возникает вопрос: почему так происходит? Ответ может быть в экосистеме и зрелости инструмента.

ИИ можно попросить:

Объясни, почему несмотря на меньшую скорость, компании продолжают использовать Django в крупных проектах.

Он сопоставит статьи, опыт разработчиков и выведет ключевые причины: стабильность, зрелость экосистемы, наличие готовых решений.

Синтез — это формулирование выводов. На основе разных источников и точек зрения рождается собственная позиция: какой инструмент лучше выбрать, какие факторы учитывать.

Использование ИИ в deep research

ИИ помогает на всех этапах:

• собирать источники и выделять главное;
• делать краткие выжимки из длинных текстов;
• генерировать вопросы для уточнения.

Пример:

Суммируй обсуждение в GitHub-issue про поддержку WebSockets в FastAPI. Какие основные аргументы и возражения приводят разработчики?

ИИ даст краткий обзор, который экономит время на чтение сотни комментариев.

Важно понимать, что ИИ не всегда надёжен в фактах. Проверка источников и ручная валидация остаются обязательными.

Генерация отчёта

Финальный шаг — превращение заметок в связный отчёт.

Примеры запросов:

Составь краткий обзор преимуществ и недостатков PostgreSQL для highload-проектов.

Сформируй текст для презентации: «Сравнение React и Vue для разработки корпоративных приложений».

ИИ соберёт факты и оформит их в связный текст. Это можно использовать как основу для статьи, доклада или внутренней документации.

Ограничения

ИИ ускоряет исследование, но у метода есть границы.

• Ошибки в интерпретации. Если задать вопрос расплывчато («какая база данных самая лучшая»), ответ будет поверхностный и часто неверный.
• Качество исходных данных. Если в таблице бенчмарков пропущены реальные кейсы, ИИ всё равно сделает вывод — но он окажется неполным.
• Склонность придумывать. ИИ может «додумать» данные, особенно если тема новая и источников мало. Например, сослаться на статью, которой не существует.
• Нет понимания контекста. Для ИИ «популярность фреймворка» — это число звезд на GitHub, а для команды разработки важнее зрелость и количество специалистов на рынке.
• Не замена экспертизе. Deep research помогает собрать материал и наметить выводы, но решения о выборе технологий, архитектуре или продукте принимаются на основе опыта и экспертизы команды.

Лучший способ использовать deep research — как инструмент ускорения и расширения обзора. Он помогает быстро собрать данные и увидеть картину шире, но окончательные выводы должны проходить через проверку руками.