wiki

Deep Research (DeepSeek): mudanças entre as edições

← Edição anterior
Giovana Amaral (discussão | contribs)
editors
28 edições
Giovana Amaral (discussão | contribs)
editors
28 edições
 
(23 revisões intermediárias pelo mesmo usuário não estão sendo mostradas)
Linha 1: Linha 1:
= Fase I - Estudo  =


<br>


== Título da Ideia  ==
== Título da Ideia  ==


  Inserir um nome que defina a pesquisa
  Essa pesquisa envolve o desenvolvimento de um material comparativo entre soluções de "Deep Research"


<br>  
<br>


== Objetivos  ==
== Objetivos  ==
Linha 19: Linha 17:
<br>  
<br>  


Explique em que contexto macro esta pesquisa será inserida
Deep Research é uma abordagem de pesquisa aprofundada que vai além da coleta superficial de informações. Ele envolve a exploração detalhada e sistemática de fontes diversas, o cruzamento de dados e a análise crítica para obter insights mais profundos sobre um determinado tema.
Relacione com outros projetos e pesquisas na área, na empresa ou mesmo no mundo
Identifique algumas possibilidades de evolução desta ideia
Tente enquadrar esta ideia em um grupo, propósito ou categoria específica
 
<br>
 
== Características&nbsp;  ==
 
<br>
 
Informe sobre as particularidades, aspectos e atributos desta ideia.
 
<br>
 
<br>
 
== Estudo Dirigido  ==
 
<br>
::: https://openai.com/index/introducing-deep-research/
::: [[Llama]]
*Pesquisar e escrever sobre as características principais da tecnologia
*Redigir sobre Conceito conforme orientações do template
*Definir Objetivos com o time
*Descrever as principais soluções do mercado incluindo num item apropriado
*Avaliar os ratings e montar quadro comparativo
*Pesquisar soluções open-source
*Começar a pensar numa aplicação dessa tecnologia que deverá estar alinhada com o objetivo.


<br>
1.Análise de Big Data: Integrar técnicas de Deep Research com ferramentas de Big Data permite a análise de grandes volumes de informações não estruturadas, identificando padrões e insights que seriam difíceis de detectar manualmente.


<br>
<br>


= Fase II - Ensino  =
2.Sistemas de Recomendação: Aplicar métodos de Deep Research em sistemas de recomendação pode aprimorar a personalização, fornecendo sugestões mais precisas com base em análises aprofundadas do comportamento e preferências dos usuários.
 
<br>
 
== Conteúdo  ==
 
Desenvolva um conteúdo que possa transmitir o conhecimento adquirido para outros
Crie um material (Wiki, PDF, PPT, ...) que possa ser armazenado e facilmente atualizável
 
<br>
 
== Apresentação  ==
 
Apresente ao grupo (reunião, EAD, Blog, ...)
Publique aqui
 
<br>


== Metodologia ==
<br>
<br>


Descrevas as metodologias usadas. Alguns exemplos:
3.Desenvolvimento de Agentes Autônomos: O conceito de Deep Research pode ser estendido para criar agentes de IA capazes de executar tarefas complexas de forma independente, como diagnósticos médicos ou consultoria financeira, baseados em pesquisas detalhadas e atualizadas.


Estratégia de Job Rotation
Estudos básicos para conhecimento do potencial
Estudos básicos para entendimento sobre o problema
Estudos para dar base aos pesquisadores
Benchmarking com empresas estrangeiras
Aceleradoras de empresas
Adoção de novas tecnologias
Utilização da proposta de soluções Open-source
Priorização no desenvolvimento interno
Foco na não dependência de fornecedores
Prática de formação dos talentos necessários
<br>
<br>


== Hipóteses ==
O Deep Research surge através de uma necessidade de uma aceleração no desenvolvimento de pesquisas e buscas aprofundadas, sendo elas analíticas ou acadêmicas.
<br>


  Que questões envolvem a pesquisa?
O que se espera provar?
O que se espera como resultado?
Explicações e argumentos que subsidiem a investigação em curso
<br>
<br>


= Fase III - Exemplo de Caso de Negócio<br> =
== Características&nbsp; ==


<br>  
<br>  


== Product Backlog  ==
O principal objetivo foi investigar e comparar diferentes soluções de inteligência artificial capazes de realizar “Deep Research”, ou seja, pesquisa profunda e abrangente de informações. Em termos simples, buscou-se desenvolver e analisar um material comparativo entre várias ferramentas de IA voltadas ao raciocínio avançado e à busca detalhada de dados. Assim, a pesquisa visou entender como essas tecnologias funcionam, quais seus pontos fortes e fracos, e avaliar uma nova abordagem introduzida pela OpenAI chamada Deep Research, em relação a outras soluções existentes.
 
<br>


Descreva os requisitos deste projeto
<br>
<br>


== Benefícios para quem for oferecer esta solução  ==
Para contextualizar, Deep Research representa uma forma de pesquisa automatizada que vai além da coleta superficial de informações. Trata-se de explorar fontes diversas de maneira detalhada e sistemática, cruzando dados e fazendo análise crítica para obter insights profundos sobre um tema​. Em resumo, a pesquisa teve como objetivo explicar e demonstrar essa abordagem, construindo um panorama comparativo entre a novidade da OpenAI e outros modelos avançados de IA.
 
    Descrever em tópicos os benefícios que uma pessoa ou uma empresa podem obter: ganhos, receitas, novos negócios, novos produtos, novas parcerias


<br>  
<br>  
Linha 116: Linha 51:
<br>
<br>


== Benefícios para o usuário ==
== Estudo Dirigido ==
 
    Descrever em tópicos os benefícios para os usuários desta solução.
    Pode se inspirar no Canvas.


<br>  
<br>  
::: https://openai.com/index/introducing-deep-research/
::: [[Llama]]
*Pesquisar e escrever sobre as características principais da tecnologia
*Redigir sobre Conceito conforme orientações do template
*Definir Objetivos com o time
*Descrever as principais soluções do mercado incluindo num item apropriado
*Avaliar os ratings e montar quadro comparativo
*Pesquisar soluções open-source
*Começar a pensar numa aplicação dessa tecnologia que deverá estar alinhada com o objetivo.


== Direcionadores chave para esta iniciativa  ==


    Descrever em tópicos o que esta iniciativa pode proporcionar
<br>


<br><br>


== Possíveis modelos de negócios  ==


    Descrever em tópicos os possíveis modelos de negócios
== Apresentação  ==


== Business Case  ==
https://algarnet-my.sharepoint.com/:p:/g/personal/lclaudio_inovacaobrain_com_br/EaGBmz9DMU5LsF8j3-YXwN8B3_S-eYFc7LPZWT8SG_cTBw?e=AThTIo
 
    Descrever um exemplo de negócio que permita avaliar a solução comercialmente


<br>
<br>


== Alinhamento com Lei do Bem ==
= Histórico  =
<br>


* Projeto possui algum elemento tecnologicamente novo ou inovador?
''Responsável: Giovana Borges do Amaral e Manoel Botelho''
Elemento tecnologicamente novo ou inovador pode ser entendimento como o avanço tecnológico pretendido pelo projeto, ou a hipótese que está sendo testada
<br>


* Projeto possui barreira ou desafio tecnológico superável?
''' 06/02/2025 - Kickoff com Davi '''
Barreira ou desafio tecnológico superável pode ser entendido como aquilo que dificulta o atingimento do avanço tecnológico pretendido, ou dificulta a comprovação da hipótese
* Atores: Davi Lacerda, Giovana Amaral e Manoel Botelho
<br>


* Projeto utiliza metodologia/método para superação da barreira ou desafio tecnológico?
Metodologia/método para superação da barreira ou desafio tecnológico pode ser entendido como aqueles atividades que foram realizadas para superação da barreira ou do desafio tecnológico existente no projeto
<br>
<br>


* Projeto é desenvolvido em parceira com alguma instituição acadêmica, ICT ou startup?
'''19/02/2025 - Reunião de Alinhamento Deep Research'''
Se sim, o desenvolvimento tecnológico é executado por associado ou por alguma empresa terceira? qual o nome da empresa?
* Atores: Davi Lacerda, Giovana Amaral e Manoel Botelho
  Anexar cópia do contrato
   
<br>
<br>


= Fase IV - Protótipo orientado ao Negócio  =
<br>
== Escopo  ==


<br>
'''02/04/2025 - Reunião de Finalização da pesquisa Deep Research'''
* Atores: Davi Lacerda, Giovana Amaral e Manoel Botelho


Explique o escopo deste protótipo


<br>
<br>


== Limitações ==
= Pesquisadores =
 
<br>


Informe sobre as limitações técnicas, comerciais, operacionais, recursos, etc.
Giovana Borges do Amaral


<br>
== PoC  ==
<br>
Desenvolva um PoC (Proof of Concept)
<br>
== Privacidade (LGPD) ==
<br>
<br>


* Avaliar condições referentes à Lei Geral de Proteção de Dados
Manoel Botelho
<br>
 
== Detalhamento Técnico  ==
 
<br>
 
Descreva especificamente os aspectos técnicos desta pesquisa
 
<br>
 
<br>
 
<br>
 
<br>
 
= Cronograma Macro  =
 
<br>
 
=  Histórico  =
 
''Responsável: [[fulano]]''
 
'''Semana de dd à dd/mm/yyyy'''
*
*
 
'''Semana de dd à dd/mm/yyyy'''
*
*
 
<br>
 
= Pesquisadores  =
 
*<br>

Edição atual tal como às 17h33min de 22 de abril de 2025


Título da Ideia

Essa pesquisa envolve o desenvolvimento de um material comparativo entre soluções de "Deep Research"


Objetivos

Abordagens avançadas para Extração e Análise Profunda de Informações


Conceito


Deep Research é uma abordagem de pesquisa aprofundada que vai além da coleta superficial de informações. Ele envolve a exploração detalhada e sistemática de fontes diversas, o cruzamento de dados e a análise crítica para obter insights mais profundos sobre um determinado tema.


1.Análise de Big Data: Integrar técnicas de Deep Research com ferramentas de Big Data permite a análise de grandes volumes de informações não estruturadas, identificando padrões e insights que seriam difíceis de detectar manualmente.


2.Sistemas de Recomendação: Aplicar métodos de Deep Research em sistemas de recomendação pode aprimorar a personalização, fornecendo sugestões mais precisas com base em análises aprofundadas do comportamento e preferências dos usuários.


3.Desenvolvimento de Agentes Autônomos: O conceito de Deep Research pode ser estendido para criar agentes de IA capazes de executar tarefas complexas de forma independente, como diagnósticos médicos ou consultoria financeira, baseados em pesquisas detalhadas e atualizadas.


O Deep Research surge através de uma necessidade de uma aceleração no desenvolvimento de pesquisas e buscas aprofundadas, sendo elas analíticas ou acadêmicas.



Características 


O principal objetivo foi investigar e comparar diferentes soluções de inteligência artificial capazes de realizar “Deep Research”, ou seja, pesquisa profunda e abrangente de informações. Em termos simples, buscou-se desenvolver e analisar um material comparativo entre várias ferramentas de IA voltadas ao raciocínio avançado e à busca detalhada de dados. Assim, a pesquisa visou entender como essas tecnologias funcionam, quais seus pontos fortes e fracos, e avaliar uma nova abordagem introduzida pela OpenAI chamada Deep Research, em relação a outras soluções existentes.


Para contextualizar, Deep Research representa uma forma de pesquisa automatizada que vai além da coleta superficial de informações. Trata-se de explorar fontes diversas de maneira detalhada e sistemática, cruzando dados e fazendo análise crítica para obter insights profundos sobre um tema​. Em resumo, a pesquisa teve como objetivo explicar e demonstrar essa abordagem, construindo um panorama comparativo entre a novidade da OpenAI e outros modelos avançados de IA.



Estudo Dirigido


https://openai.com/index/introducing-deep-research/
Llama
  • Pesquisar e escrever sobre as características principais da tecnologia
  • Redigir sobre Conceito conforme orientações do template
  • Definir Objetivos com o time
  • Descrever as principais soluções do mercado incluindo num item apropriado
  • Avaliar os ratings e montar quadro comparativo
  • Pesquisar soluções open-source
  • Começar a pensar numa aplicação dessa tecnologia que deverá estar alinhada com o objetivo.




Apresentação

https://algarnet-my.sharepoint.com/:p:/g/personal/lclaudio_inovacaobrain_com_br/EaGBmz9DMU5LsF8j3-YXwN8B3_S-eYFc7LPZWT8SG_cTBw?e=AThTIo


Histórico

Responsável: Giovana Borges do Amaral e Manoel Botelho

06/02/2025 - Kickoff com Davi

  • Atores: Davi Lacerda, Giovana Amaral e Manoel Botelho


19/02/2025 - Reunião de Alinhamento Deep Research

  • Atores: Davi Lacerda, Giovana Amaral e Manoel Botelho



02/04/2025 - Reunião de Finalização da pesquisa Deep Research

  • Atores: Davi Lacerda, Giovana Amaral e Manoel Botelho



Pesquisadores

Giovana Borges do Amaral


Manoel Botelho

Disponível em “http://3.143.69.156/wiki/index.php?title=Deep_Research_(DeepSeek)&oldid=93432”