Глубокий ресерч для AI-текстов: методика и инструменты
Ключевые факты
- 1 Глубокий ресерч улучшает качество AI-текстов, делая их фактологически точными.
- 2 Методика включает разбиение статьи на темы, поиск материалов и синтез информации.
- 3 Для ресерча можно использовать Google Gemini и NotebookLM с помощью детализированных промтов.
- 4 Perplexity AI предлагается как более дешевая альтернатива для автоматизированного ресерча в AI-пайплайнах.
- 5 Алгоритм ресерча предполагает поэтапный поиск информации по темам статьи, начиная с наиболее важных.
Автор предлагает использовать глубокий ресерч для генерации качественных AI-текстов, чтобы избежать простого переписывания информации из ТОП-10 поисковой выдачи. Этот подход, схожий с работой научных копирайтеров, направлен на поиск и синтез информации из различных источников, а не на проведение собственных исследований. Суть глубокого ресерча заключается в следующем: сначала план статьи разбивается на темы и подтемы. Затем по каждой из них проводится поиск материалов, исследований и кейсов. После сбора информации результаты ресерча используются для написания статьи. В качестве инструментов для ресерча автор рекомендует использовать возможности Google, в частности Gemini и NotebookLM, для которых можно составить промт, указывающий язык, площадки, типы материалов (кейсы, исследования) и требуемую информацию (факты, цитаты, цифры). В качестве лайфхака для создания простой системы дип-ресерча в AI-пайплайнах предлагается использовать Perplexity, который, по утверждению автора, может быть дешевле в некоторых кейсах. Описывается алгоритм ресерча через Perplexity, включающий создание структуры статьи, разбиение на темы для ресерча, преобразование тем в мини-промты и вызов Perplexity для поиска информации, начиная с наиболее важных тем и переходя к менее значимым с использованием более дешевых режимов или моделей.