在信息爆炸的时代，高效完成深度研究报告成为不少从业者的刚需。Deep Research 作为一款颠覆性的 AI 驱动研究工具，凭借 “2 分钟生成专业报告”“隐私本地存储” 等特性备受关注。本教程将从功能使用、部署安装、自定义配置到疑难解决，带你全面掌握这款工具的使用技巧，解锁高效研究新方式。
模型可以在逻辑推理和快速对话之间灵活切换，做到复杂任务先思考再作答，简单任务快速回应。
一、快速上手：5 步生成你的第一份研究报告
1. 选择合适的 AI 模型
Deep Research 支持Gemini、OpenAI、Anthropic等主流大语言模型，以及Deepseek、Grok等新兴模型。推荐新手优先使用 Gemini，其免费额度高且响应速度快。若需更高精度，可切换至 OpenAI 或 Anthropic。
操作路径：进入 Deep Research 界面 → 点击右上角 “模型设置” → 选择目标模型 → 输入对应 API 密钥（获取方式见各模型官网）。
2. 输入研究主题
在首页输入框中，清晰描述研究主题。例如：
市场分析：“2024-2025 年全球新能源汽车市场增长趋势”
学术研究：“生成式 AI 在医疗影像诊断中的应用进展”
竞品分析：“ChatGPT 与 Claude 3.5 的技术优劣势对比”
Tips：输入时尽量细化关键词，加入时间、地域、数据维度等限定条件，提升报告精准度。
3. 智能联网搜索与分析
点击 “开始研究” 后，Deep Research 自动启动 **“思考 + 联网” 双引擎 **：
联网模块：通过 Searxng、Tavily 等搜索引擎，实时抓取全网最新资料；
思考模块：基于 AI 模型对数据进行深度分析、逻辑整合，生成初步结论。
可视化反馈：界面左侧会动态展示搜索进度与关键数据来源，确保研究透明可追溯。
4. 个性化编辑报告
生成的报告支持WYSIWYM（所见即所得）与Markdown两种编辑模式：
调整内容：拖动段落调整顺序，删除冗余章节；
修改参数：在右侧栏设置 “阅读等级”（专业 / 通俗）、“文章长度”（500 字 - 5000 字）；
一键翻译：点击 “翻译” 按钮，支持中英双语切换。
5. 保存与复用
研究完成后，点击 “保存” 将报告存储至本地。Deep Research 自动记录历史项目，支持随时回溯修改或基于旧报告快速生成新内容，大幅提升重复研究效率。
二、部署安装：多平台适配，轻松落地
1. 云端快速部署（推荐新手）
Vercel 部署：
点击官网 “Deploy with Vercel” 按钮；
关联 GitHub 仓库（或直接上传项目代码）；
关联 GitHub 仓库（或直接上传项目代码）；
在环境变量中配置 API 密钥与访问密码；
等待自动构建完成，即可通过生成链接访问。
Cloudflare 部署：
参考官方指南，需注意设置反向代理以解决跨域问题。
2. 本地开发环境搭建
适合开发者深度定制：
克隆项目：在终端执行 git clone https://github.com/u14app/deep-research.git
安装依赖：pnpm install（或npm install/yarn install）
配置环境变量：复制env.tpl为.env，填写 API 密钥、访问密码等参数
启动服务：pnpm dev，访问 http://localhost:3000 即可使用
3. Docker 容器化部署
适合服务器稳定运行：
三、高级配置：打造专属研究工具
1. 自定义模型列表
通过修改.env文件中的NEXT_PUBLIC_MODEL_LIST变量，可：
启用 / 禁用模型：例如 -OpenAI,+Gemini 表示禁用 OpenAI，仅保留 Gemini；
调整优先级：多个模型用逗号分隔，顺序即调用优先级（如 Gemini,Deepseek）。
2. 多密钥负载均衡
为避免单一 API 密钥超限，可配置多个密钥循环使用：
bash
# .env文件中设置
OPENAI_API_KEY=sk-key1,sk-key2,sk-key3
系统将自动轮询调用，提升稳定性。
3. 安全访问控制
设置ACCESS_PASSWORD后，访问工具需输入密码，建议配合 HTTPS 证书进一步增强安全性
四、常见问题与解决方案
1.报错「TypeError: Failed to fetch」
原因：浏览器跨域限制（如 Ollama 或 SearXNG）。
解决：配置服务器端代理；
或在本地开发时，添加 --proxy-server 参数启动。
2.报告内容不符合预期
优化方法：
细化输入关键词；
切换模型（如从 Gemini 换为 OpenAI）；
在编辑阶段手动补充数据或修改逻辑。
3.部署后无法访问
排查步骤：
检查环境变量是否正确填写；
确认端口是否被占用（本地部署）；
查看服务器日志定位错误。
五、进阶玩法：
结合本地知识库：未来版本将支持文件上传，可导入论文、财报等资料，实现 “私有数据 + 全网信息” 融合分析；
自动化脚本：通过 API 接口与 Python 结合，批量生成报告，适合重复性研究场景；
团队协作：多人共享部署实例，通过权限管理实现数据隔离与协同。
通过本教程，你已掌握 Deep Research 从入门到进阶的全流程操作。无论是学术调研、商业分析还是个人知识整理，这款工具都能助你大幅提升效率。立即动手部署，开启 2 分钟生成专业报告的高效研究之旅！
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