ChatGPT深度研究怎麼用?2026大改版,5步驟操作與提示詞範例一次看
ChatGPT深度研究怎麼用?2026大改版,5步驟操作與提示詞範例一次看

2026 年 2 月 ChatGPT Deep Research(深度研究)經歷重要改版,加上舊版模式於近期正式退場,讓這項具備跨來源深度分析、長文報告生成功能的工具再次成為焦點。

與一般 Search(快速搜尋)相比,新版 Deep Research 改動了過去單向輸入與被動等待的運作限制, 轉型為可即時調整路線、指定可信賴網域並整合私有文件的研究助理 。而面對機制升級,提示詞的撰寫邏輯與協作方式也須同步調整。

本文梳理了 Deep Research 的各方案使用規範與 5 步驟操作指南,並附上可直接套用的「5 要素提示詞框架」範本,帶讀者產出一份結構完整的深度決策報告!

文章目錄

一、ChatGPT Deep Research 是什麼?與 Search、Thinking 差在哪? 二、ChatGPT Deep Research 2026 更新了什麼? 三、ChatGPT Deep Research 免費版能用嗎?Go、Pro等方案使用限制 四、ChatGPT Deep Research 操作 5 步驟:提示詞要素怎麼寫?範例一次看 五、ChatGPT Deep Research會引用錯資料嗎?3個查證重點 六、哪些任務適合 Deep Research?哪些用一般搜尋更快? 七、進階應用:AI 工具搜尋功能比較、半小時生成萬字入門報告

一、ChatGPT Deep Research 是什麼?與 Search、Thinking 差在哪?

Deep Research(深度研究)、Search(搜尋)、Thinking(思考)這三個功能,在基礎運作邏輯上完全不同:

功能模式 運作邏輯 適用情境與特色
Search 快速取得外部資訊。 適合用來查簡單的事實,例如:今天天氣、最新股價、即時新聞。
Thinking 加強模型的邏輯推理能力,讓它在回答前花更多時間自我除錯。 專注於複雜邏輯推演;這與「有沒有去全網做深入搜尋」是兩回事。
Deep Research 進行多步驟、跨來源的深入探索,分析數十個網站、文件或已連接的 App。 適合跨來源的複雜分析,最後會彙整成一份結構完整的報告。

二、ChatGPT Deep Research 2026 更新了什麼?為何最近又暴紅?

初代的深度研究偏向丟出題目後,被動等待結果,使用者能介入的空間較少。2026 年 2 月的大改版,將其轉變為可以隨時檢查並修改方向的研究助理,根據 OpenAI 官方,主要更新包含:

  1. 指定搜尋範圍: 使用者可以限制 AI 只搜尋特定網站或可信的頂級網域。
  2. 整合私有資料: 允許將雲端文件(如 Google Drive)與企業內部資料納入搜尋來源。
  3. 研究計畫微調: 在正式搜尋前,AI 會先列出研究計畫,使用者可以手動增加或刪除它打算查的方向。
  4. 即時互動介入: 在執行過程中,你可以看到實時進度,並能隨時中斷、追加新的找尋方向。
  5. 全螢幕閱讀介面: 完成後改用附有側邊目錄、資料來源引用的全螢幕報告介面。

隨後在 2026 年 3 月 26 日, OpenAI 移除了「舊版深度研究模式(legacy mode)」,現行深度研究預設改用最新模型 。不過若有特殊需求,目前部分帳號的後台,仍看得到指定使用 legacy 模型執行的選項。

至於最近社群討論度跟教學文大幅增加,可能為年初的大改版後,加上舊版正式退場,帶動大量搜尋與轉型需求,隨著教學資訊的擴散,才讓這項功能重新成為話題焦點。

三、ChatGPT Deep Research 免費版能用嗎?Go、Pro等方案使用限制

深度研究並非付費帳號專屬,但不同方案提供的使用額度有所差異:

帳號方案 深度研究(Deep Research)額度限制
免費版/ Go 方案 提供有限的深度研究使用額度。
Plus 方案 提供比 Free、Go 更高的深度研究額度。
Pro 方案 個人方案中提供最高的深度研究額度,適合使用頻率較高的研究工作。
Business 方案 每位使用者具有方案內含額度;額度用完後,可視工作區設定使用共享點數。
Enterprise / Edu 方案 通常採合約層級的共享點數池,管理員可依工作區權限與群組設定控制用量。

OpenAI 目前沒有公開列出所有個人方案的固定任務次數,最精準的做法是直接看對話框裡的「次數計數器」;付費方案的額度重置,是從付費當天起算每 30 天重置一次,而非每自然月計算。

四、ChatGPT Deep Research 操作 5 步驟:提示詞要素怎麼寫?範例一次看

新版 Deep Research 支援全流程的人工介入。以下以「台灣電動車市場研究」為例,透過 5 個步驟與 5 個提示詞要素,實際演練一次如何與 Deep Research 協作:

Step 1〉開啟深度研究模式

在對話框點擊「+」號工具選單並選擇「Deep research」,或直接在對話框輸入 /Deepresearch 啟動。

#0 chatgpt 深度研究
圖/ 數位時代

Step 2〉輸入具體說明的提示詞(附 5 要素範本)

開啟後,提示詞的精準度決定報告品質,須明確定義研究目的與最終用途,避免僅輸入籠統的主題關鍵字。

完整的要素應包含 5 大要項: 研究目標、時間與地區範圍、必須回答與排除的問題、來源標準、輸出與衝突處理

可直接套用以下通用範本:

請研究[主題],目的是[研究成果將用在哪裡]。

研究範圍:
- 時間:[資料截止或涵蓋年份,如 2024–2026]  
- 地區:[國家或目標市場]  
- 涵蓋重點:[問題一、問題二]  
- 排除重點:[無關或不需探討的議題]  


來源標準:
- 優先使用政府官方、監管機關、公開財報與權威研究機構的一手資料。  
- 每個關鍵數據皆須附上原始來源連結、發布日期與資料所屬期間。  
- 若不同來源的數據互相衝突,請直接並列呈現,不要自行省略。  
輸出格式:
請輸出為分節報告,並於文末整理 3 個關鍵觀察,以及目前資訊不足而無法確認的部分。

【實際示範】 套用範本輸入:

請研究 2024 至 2026 年台灣電動車市場現況與趨勢,目的為提供決策評估報告。須涵蓋:各品牌銷量與市佔排名、國內公共充電樁(CCS1 與 CCS2 規格)佔比;排除全球上游礦業與電池原料供應鏈。優先採用官方統計與車廠財報,附註資料來源與時間,衝突數據請並列。
#1 chatgpt 深度研究
圖/ 數位時代

Step 3〉指定網站與文件來源

如果需要高信賴度的專業報告,在輸入框附近找到「網站/Sites → 管理網站/Manage sites」,手動輸入信任的特定網域(如政府網站、知名學術智庫),或連接 Google Drive 或 SharePoint 作為資料背景。

【實際示範】
限定優先參考 moitc.gov.tw(交通部)、moe.gov.tw(能源署)及車廠官網(如 tesla.com)。

#0 chagpt 深度研究
圖/ 數位時代
#1 chagpt 深度研究
圖/ 數位時代

Step 4〉審查研究計畫並修正

送出提示詞後,系統會先列出研究計畫大綱。執行前,先確認搜尋方向是否符合預期,主動刪除無關項目並補足缺漏。

【實際示範】 若大綱出現無關的周邊議題,可直接中斷並修正:

請移除「歐洲關稅與海外生產線」的搜尋方向。集中分析台灣國內公共充電樁的「CCS1 與 CCS2 規格佔比」,以及最新的購車補助政策與實施期程。
#2 chatgpt 深度研究
圖/ 數位時代

Step 5〉下載報告並進行人工把關

報告完成後,將產生具備目錄與引用連結的全螢幕報告,可下載成 Markdown、Word 或 PDF 檔。完成後,再進行人工審查,確認數據無誤。

#3 chatgpt 深度研究
圖/ 數位時代

五、ChatGPT Deep Research會引用錯資料嗎?3個查證重點

OpenAI 官方說明,即使是深度研究,偶爾也會出現事實幻覺或錯誤推論,產出的報告裡附了引用超連結,不代表一定正確。因此,拿到成品後,須進行以下人工核對:

  1. 點開超連結,確認網頁內容是不是真的有提到報告裡寫的數據,還是只是連到一個不相干的相關首頁。
  2. 確認數據的發布日期,避免 AI 用 2022 年的舊資料來回答 2026 年的現狀。
  3. 當報告出現「市佔第一、首創、歷史新高」等字眼,務必回到一手公報或財報確認,避免誤用公關稿或未經證實的媒體傳言,並另找第二個來源確認。

六、哪些任務適合深度研究?哪些用一般搜尋更快?

適合使用 Deep Research 的情境, 是需要多來源交叉比對、產出結構化長文的任務,像是競品研究、行業分析、複雜硬體採購比較、學術文獻整理等

不適合使用、用一般 Search 更快的情境,則是查即時事實,例如:今天台股大盤點數、特定車款售價,此時一般搜尋 3 秒就能解決,不需花費數分鐘等待深度研究。

使用此功能時,在資料安全上也要留意,未經授權的機密、個資或未公開資料,不應上傳到個人帳號或任意連接的第三方服務;若要使用企業內部資料,應遵守公司政策、工作區權限與資料處理規範。

七、進階應用:AI 工具搜尋功能比較、半小時生成萬字入門報告

想進一步了解不同 AI 工具的深度研究表現,或是看懂更複雜的提示詞心法,推薦搭配以下兩篇實務指南:

2025 AI 搜尋報告大戰:Gemini、ChatGPT、Perplexity 誰最強中,完整對比了各大工具在資料準確度、整理效率與分析深度上的差異。

橫縱分析 Prompt:半小時生成萬字入門報告中,教你如何結合 ChatGPT 與 Claude 的深度研究,用結構化框架快速完成高難度研究。

資料來源:OpenAI|Introducing deep researchOpenAI Help Center|ChatGPT — Release Notes

本文初稿為 AI 編撰,整理・編輯/蘇柔瑋

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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