Deep Research mit KI: Der Schlüssel zu besseren Ergebnissen in Minuten

Christoph Magnussen teilt in seinem YouTube-Video seinen Trick für deutlich effektivere Ergebnisse in der Deep Research. Dieser Ansatz ist überraschend simpel, wird aber seiner Erfahrung nach selten angewendet.

Der entscheidende erste Schritt: Ein Reasoning Chat für den perfekten Prompt

Anstatt direkt einen Prompt in das Deep Research Tool einzugeben, empfiehlt Magnussen, zuerst einen komplett neuen Chat mit einem Reasoning-Modell zu nutzen. Bei ChatGPT kann dies beispielsweise durch die Auswahl von „GPT-4“ oder die Aktivierung einer Reasoning-Funktion geschehen.

In diesem Reasoning Chat formuliert man einen ersten Prompt, dessen Ziel es ist, Hilfe bei der Erstellung eines umfassenden Suchprompts für die eigentliche Deep Research zu erhalten. Ein Beispiel könnte so aussehen:

„Hey, ich möchte eine Recherche zum Thema Einführung von Gen-Unternehmen in Deutschland durchführen. Wo stehen diese Unternehmen aktuell? Hilf mir dabei, einen detaillierten Suchprompt zu formulieren. Du bist mein Recherche-Assistent, und ich bin mir unsicher, welche Aspekte ich alle berücksichtigen sollte. Welche Fragen und Keywords wären wichtig?“

Das Reasoning-Modell hilft dann, relevante Aspekte und Fragen zu identifizieren, die in den eigentlichen Deep Research Prompt einfließen sollten. Das Ergebnis ist oft ein ausführlicher und präziser Suchprompt.

Wichtige Erkenntnisse für die Deep Research

• Qualität vor Geschwindigkeit: Deep Research soll tiefgründig sein, daher ist eine längere Bearbeitungszeit (Latenz) kein Nachteil, sondern oft ein Zeichen für eine umfassendere Recherche.
• Quellenprüfung ist unerlässlich: Wie bei allen KI-generierten Inhalten ist es wichtig, die angezapften Quellen zu überprüfen und die Ergebnisse kritisch zu bewerten.
• 80%-Draft-Mentalität: Die Ergebnisse der Deep Research sollten eher als 80-prozentiger Entwurf betrachtet werden, der noch Überarbeitung benötigt.
• Kombination von Tools: Es kann sinnvoll sein, mehrere Deep Research Tools parallel laufen zu lassen, um unterschiedliche Perspektiven und Ergebnisse zu erhalten.

Fazit: Intelligente Prompt-Erstellung für tiefgreifende Ergebnisse

Der von Christoph Magnussen vorgestellte Trick, vor der eigentlichen Deep Research einen Reasoning Chat zur Prompt-Erstellung zu nutzen, kann die Qualität und Relevanz der Ergebnisse signifikant verbessern. Indem wir uns bewusst Zeit für die Formulierung eines fundierten Suchauftrags nehmen, nutzen wir das Potenzial der KI-gestützten Recherche optimal und erhalten wertvolle Einblicke in komplexen Themenbereichen. Probieren Sie diesen Ansatz selbst aus und erleben Sie den Unterschied!