ChatGPT Deep Research 怎么用？资料来源、文件上传和完整研究流程

ChatGPT Deep Research 怎么用？资料来源、文件上传和完整研究流程

ChatGPT Deep Research 是一个能自主规划、多步检索、整合数百个来源并生成带引用报告的研究型 Agent。 它的执行时间和普通聊天完全不同：普通 ChatGPT 几秒到几十秒给出回答，Deep Research 通常需要 5 到 30 分钟来完成一次完整研究。

截至 2026 年 9 月的核查，Deep Research 已支持在开始前审阅并修改研究计划、连接 MCP 或外部应用作为数据源、将网络搜索限定在指定网站。各套餐的查询配额为：Free 每月 5 次、Plus / Team / Enterprise / Edu 每月 25 次、Pro 每月 250 次，达到全量版上限后自动切换到轻量版继续使用。

【快速答案】

• 入口：在 ChatGPT 输入框的工具菜单（+）中选择 Deep Research，或直接输入 /DeepResearch，也可以从侧边栏菜单进入。
• 执行时间：5–30 分钟，取决于研究复杂度。不适合快速事实查询。
• 数据来源：默认使用公开网络和上传文件。可以连接 Google Drive、SharePoint 等文档存储，以及 FactSet、PitchBook 等专业数据源。
• 来源控制：支持三种模式——仅限指定网站、优先指定网站但允许全网搜索、使用默认公开网络。
• 报告导出：完成后可下载为 Markdown、Word 或 PDF 三种格式。
• 配额：Free 5 次/月，Plus 25 次/月，Pro 250 次/月。全量版额度用完后自动切换为轻量版。

Deep Research 和普通搜索有什么区别？

ChatGPT 有两个调查功能：Search（搜索）和 Deep Research。两者不是同一个工具，适用场景也不同。

维度	普通搜索（Search）	Deep Research
处理时间	几秒到几十秒	5–30 分钟
信息来源数量	数件	数百件
输出格式	聊天内的回答	带引用的结构化报告
工作方式	单次检索+整合	多步骤规划→检索→评估→再检索→整合
适合用途	快速查最新信息	市场调研、竞品分析等系统性任务

Deep Research 的核心区别在于迭代性。它不是做一次搜索就结束，而是根据读到的内容自己决定下一步搜什么，主动规划并执行“搜索→评估来源→修正查询→整合结果”的多步流程。

什么时候该用 Deep Research：当你的问题需要整合多个来源、对比不同观点、或者信息散落在很多地方时。什么时候不该用：简单的事实查询、单轮问答、短对话——这些用标准 Chat 更快。

怎么启动一个 Deep Research 任务？

有三个入口，操作结果完全相同。

方法一：工具菜单。在 ChatGPT 输入框旁点击 + 图标，展开工具菜单，选择 Deep Research。

方法二：斜杠命令。在输入框中直接输入 /DeepResearch，然后按回车。

方法三：侧边栏。从 ChatGPT 侧边栏菜单中直接选择 Deep Research 入口。

输入框旁可以看到当前可用的工具集合，Deep Research 和 Web Search、Canvas 等功能并列。注意：不要选成 Agent 模式。Agent 模式是 ChatGPT 另一个更广泛的能力，Deep Research 在 Agent 模式中仍然可用，但两者的入口和功能范围不同。

研究开始前：编写研究指令

Deep Research 会先根据你的提示词生成一份研究计划草案，你可以审阅、修改，然后再让它开始执行。这意味着写好第一段指令非常重要。

一条好的 Deep Research 指令包含什么？

• 研究主题：你要研究什么
• 目标和用途：这份报告是给谁看的、要解决什么问题
• 时间范围：限定在哪个时间段
• 关键维度：需要覆盖哪些方面
• 输出格式：报告的篇幅和结构要求

可复制的指令模板

请帮我研究以下主题：[研究主题]。

背景和用途：这份报告将用于[用途，如“部门季度决策会议”]，
读者是[受众，如“管理层”]。

需要覆盖的维度：
1. [维度1，如“市场规模和增长趋势”]
2. [维度2，如“主要竞争者的产品定位”]
3. [维度3，如“相关政策法规变化”]

时间范围：重点关注[起始时间]至[结束时间]的数据和事件。

输出要求：
- 使用中文撰写
- 报告结构清晰，包含目录
- 每个关键结论必须标注来源
- 信息不足或存在矛盾的地方，明确标注而非猜测

请先给出研究计划，我确认后再开始执行。

最后一句“先给出研究计划”是关键的。它让你有机会在 Deep Research 开始工作前调整方向，避免浪费一次宝贵的查询配额。如果计划中有不相关的维度，直接在计划页面修改即可。

选择数据来源：三种控制模式

Deep Research 可以从三个层面获取信息：公开网络、你上传的文件、已连接的应用。

默认来源

不进行任何额外设置时，Deep Research 可访问：

• 公开网络：搜索引擎可索引的所有公开网页
• 你上传的文件：在对话中上传的 PDF、文档等

连接应用（需授权）

如果研究需要来自专业数据库或内部系统的高可信度数据，可以连接以下类型的应用：

• 文档存储：Google Drive、SharePoint。Deep Research 在这些应用中只执行读取操作，不会写入或修改你的文件。
• 行业数据源：FactSet、PitchBook、Scholar Gateway 等需要认证的专业数据服务。

连接应用的操作在 ChatGPT 的设置中进行。Enterprise 和 Edu 工作区的管理员可以通过基于角色的访问控制（RBAC）来管理哪些成员可以使用 Deep Research 以及哪些应用可以被连接。

限定网站范围（2026 年 2 月新增）

如果你希望研究聚焦在特定来源上，可以在输入框中选择 Sites → Manage sites 来管理网站列表。有三种模式：

模式	效果	适合场景
仅限指定网站	研究范围严格限制在你输入的网站或域名内	只信任特定来源，如政府网站、学术数据库
优先指定网站，但允许全网搜索	优先检索你指定的网站，同时保留搜索开放网络的能力	有首选来源但不想遗漏其他信息
默认（不限）	不设任何限制	探索性研究、新领域调研

网站列表可以用逗号分隔的形式一次输入多个域名。

文件上传：支持什么、怎么用

Deep Research 可以直接读取你上传的文件作为研究来源。支持的文件类型包括 文本、图片和 PDF。

操作方式

在 Deep Research 的输入框中，点击上传按钮添加文件，然后在指令中按文件名引用。例如：

请分析我上传的《2026Q2市场数据.pdf》中的销售趋势，
并结合公开网络上的行业报告，对比分析我们的表现。

文件上传的实用建议

• 一次不要上传太多无关文件。建议从 5–15 份核心来源开始，保持主题一致。
• 扫描件和文本型 PDF 的处理效果不同。纯文本 PDF 的识别质量更高，扫描件的文字识别可能出现偏差。
• 在报告中区分来源。要求 Deep Research 在报告中标注哪些结论来自你的上传文件，哪些来自公开网络，方便后续人工核查。

执行过程：跟踪进度和中途调整

Deep Research 开始工作后，你可以实时看到它的进度。2026 年 2 月的更新新增了实时跟踪和中断功能，你可以在研究执行过程中：

• 查看当前正在检索的方向
• 中断研究，通过后续提示词调整焦点
• 增加新的来源或缩小研究范围

如果发现 Deep Research 走偏了方向，不要等它跑完再重新来。中途中断并修正方向的成本远低于消耗一次完整配额重新开始。

报告导出：三种格式

研究完成后，报告会在全屏阅读器中打开，包含：

• 目录：方便浏览长篇报告的结构
• 使用的来源：列出所有引用的来源链接
• 活动记录：展示研究的推进过程

你可以将报告下载为 Markdown、Word 或 PDF 格式。Word 格式适合需要继续编辑的场景，PDF 适合直接分享和归档，Markdown 适合导入其他文档工具。

导出后的核查清单

Deep Research 输出的报告是草稿而非终稿。在分享或使用之前，必须人工核对以下内容：

核查项目	具体检查什么
引用来源	逐条打开引用链接，确认来源真实存在且内容与引用相符
数据准确性	报告中的数字、日期、金额是否与引用来源一致
信息时效	引用的数据是否在报告要求的时间范围内
来源可信度	是否过度依赖单一来源；是否混入了低质量来源
结论与证据的对应	每个关键结论是否有明确的来源支撑，而非推测
立场偏见	是否只呈现了单一视角，遗漏了反面证据

Deep Research 的报告中会标注来源链接，这本身就是核查的重要工具。但引用了来源不等于结论正确。 它可能从正确来源中得出了不准确的推论，也可能引用了一个看起来相关但不完全支持该结论的页面。逐条核对是必要步骤。

各套餐配额和使用限制

套餐	每月查询次数	说明
Free	5 次	轻量版 Deep Research
Plus / Team / Enterprise / Edu	25 次	包含全量版和轻量版的合计配额
Pro	250 次	全量版和轻量版合计

配额的重置周期：对于设有固定每月配额的套餐，配额从你首次使用当天起每 30 天重置一次，不是在自然月 1 号重置。

全量版和轻量版的切换：当你用完全量版 Deep Research 的额度后，后续查询会自动切换到轻量版。轻量版由 o4-mini 驱动，成本更低，速度更快，但研究的深度和来源覆盖范围有所缩减。

在 ChatGPT 的产品界面中可以看到剩余的查询次数计数器。

Deep Research 适合做什么任务？

OpenAI 官方将 Deep Research 定位为面向金融、科学、政策、工程等知识密集型领域的工作者，以及需要进行深入比较的消费者决策场景。

适合的具体任务类型：

• 市场和竞品分析：系统检索多个来源，对比竞争者的产品定位和动态
• 技术选型调研：给定技术要求，调研候选方案的能力边界和适用场景
• 行业趋势报告：整合多个权威来源，梳理某个领域的最新发展和关键变化
• 购买决策研究：对汽车、家电等高单价商品进行多维度比较
• 学术文献综述：从多个来源汇总某个研究方向的关键发现

不太适合的场景：单轮问答、快速事实查询、简单翻译、短文本生成。这些用标准 Chat 更快。

常见问题

Deep Research 和 Agent 模式有什么区别？

Agent 模式是 ChatGPT 更广泛的能力，可以操作浏览器、执行代码等。Deep Research 是一个专注于信息检索和报告生成的研究型工具。在 Agent 模式下也可以使用 Deep Research，但两者的入口和功能范围不同。

Deep Research 支持上传哪些文件格式？

支持文本、图片和 PDF 文件。上传后在指令中按文件名引用即可。

全量版配额用完了怎么办？

后续查询会自动切换到轻量版 Deep Research。轻量版由 o4-mini 驱动，速度更快但研究深度有所缩减。配额从首次使用日期起每 30 天重置一次。

Deep Research 的报告可以直接使用吗？

不可以。报告是草稿而非终稿。必须逐条核对引用链接、数据准确性和结论与证据的对应关系，确认无误后才能用于正式场景。

Free 用户能用 Deep Research 吗？

可以。Free 用户每月有 5 次 Deep Research 查询配额，使用的是轻量版。

研究计划可以修改吗？

可以。Deep Research 在开始研究前会生成一份计划草案，你可以审阅、修改后再确认执行。在研究进行过程中也可以中断并调整方向。

【资料来源 / 信息核查】

OpenAI Help Center
Deep research in ChatGPT
URL：https://help.openai.com/en/articles/10500283-deep-research-in-chatgpt
核查用途：确认三个启动入口、来源选择方式、研究计划审阅、报告下载格式、连接应用类型、配额重置周期。

OpenAI Help Center（繁体中文版）
ChatGPT 中的深度研究
URL：https://help.openai.com/zh-hant/articles/10500283-deep-research
核查用途：确认中文界面的操作路径描述和术语翻译。

OpenAI 官方博客
Introducing deep research
URL：https://openai.com/index/introducing-deep-research/
核查用途：确认 2026 年 2 月 10 日更新内容（MCP 连接、来源限定、实时跟踪）、2025 年 4 月 24 日配额调整、o3 模型驱动、全量版和轻量版的切换机制。

OpenAI Academy
Deep research Resource
URL：https://academy.openai.com/public/clubs/work-users-ynjqu/resources/deep-research
核查用途：确认研究指令包含的要素、来源选择的操作步骤、研究过程中的调整方式。

AIsmiley
ChatGPT Deep Research 使用方法与提示词技巧
URL：https://aismiley.co.jp/ai_news/chatgpt-deep-research/
核查用途：确认 Deep Research 与普通搜索的对比数据（处理时间、信息源数量、输出格式）、研究计划编辑功能。

维基百科
OpenAI Deep Research
URL：https://zh.wikipedia.org/wiki/OpenAI_Deep_Research
核查用途：确认 Deep Research 支持的输入类型（文本、图像、PDF）。

GitHub – voyager
Deep Research 报告导出指南
URL：https://github.com/Nagi-ovo/voyager/blob/main/docs/guide/deep-research.md
核查用途：参考报告导出格式的补充说明（PDF、Markdown、JSON）。