딥 리서치는 모델의 단일 응답으로 답하는 대신, 에이전트가 여러 소스에 걸쳐 질문을 조사하는 AI 워크플로예요. Scholarly에서는 질문을 입력하고(원하면 내 문서를 근거로 첨부할 수 있어요), 에이전트가 조사를 계획하고 백그라운드에서 검색하고 읽은 뒤, 인라인 인용이 달린 보고서를 한 페이지 브리프, 의사결정 메모, 전체 조사 중 원하는 규모로 돌려 드려요.
딥 리서치와 좋은 채팅 답변의 차이는 과정에 있어요. 채팅 답변은 모델이 이미 알고 있는 내용에 간단한 검색을 더한 한 번의 처리예요. 딥 리서치는 먼저 실제로 필요한 것을 정확히 파악하는 데서 시작해요(목표가 모호하면 에이전트가 몇 가지 확인 질문을 해요). 그런 다음 소스를 체계적으로 살펴보며 내용을 비교하고, 서로 다른 부분을 짚고, 근거를 붙여 답을 완성해요.
이 과정은 대략 맞는 것으로는 충분하지 않은 질문에서 가장 중요해요: 임상시험이 실제로 보여 준 결과, 제대로 비교해도 살아남는 공급업체, 규정이 요구하는 사항, 작년 이후 시장의 변화 같은 것들이죠. 평소라면 오후 내내 탭을 열어 두고 인용문을 붙여 넣은 문서로 답했을 질문들이에요.
대부분의 딥 리서치 도구는 공개 웹만 검색해요. Scholarly의 리서치는 내 워크스페이스 안에서 실행되므로, 질문을 실제로 정의하는 자료에서 조사를 시작할 수 있어요: 외부 맥락이 필요한 내부 보고서, 비교 중인 공급업체 제안서, 주장을 검증해야 하는 초안 등이요. 업로드한 파일, 워크스페이스 폴더, 저장된 페이지, 이전 리서치 세션까지 최대 10개의 소스를 첨부하면 에이전트가 이를 1차 근거로 다뤄요.
근거 필터는 내 문서 밖의 모든 조사 방향을 정해요. 임상 또는 학술 질문을 검토할 때는 논문과 학술지를, 운영이나 기술 자료를 다룰 때는 핸드북과 매뉴얼을, 시장을 추적할 때는 뉴스와 업계 소스를, 규정 준수를 확인할 때는 정부 및 정책 간행물을 우선하세요.
지금 바로 답이 필요하고 한 번의 좋은 답변으로 충분할 때는 채팅을 사용하세요. 정의, 간단한 설명, 연결한 문서의 요약 같은 경우예요. 채팅은 즉각적이고 대화형이며, 대부분의 질문에 알맞은 도구예요.
근거가 필요한 질문에는 딥 리서치를 사용하세요: 결정을 내리기 전에 선택지를 평가할 때, 어떤 주제에 대해 실제로 알려진 내용을 검토할 때, 다른 사람에게 전하려는 주장을 확인할 때, 또는 동료나 고객이 읽을 인용이 달린 문서를 만들 때요. 결과물은 스크롤에 묻혀 사라지는 답변이 아니라, 공유하고 다시 찾아볼 수 있는 보고서예요.
완료된 조사는 워크스페이스에 계속 살아 있어요. 보고서와 채팅하며 결과에 질문하거나 세부 내용을 뽑아내고, 질문이 구체화되면 같은 세션에서 후속 보고서를 요청하고, 결과를 다음 단계로 넘기세요. 브리핑용 슬라이드, 출퇴근길에 들을 팟캐스트, 내용을 익혀야 하는 팀을 위한 학습 자료로 바꿀 수 있어요.