Jina AI 推出 DeepSearch 功能 专门用于深入研究复杂问题

DeepSearch 是 Jina AI 推出的 AI 驱动的搜索、阅读和推理系统，专门用于深入研究复杂问题。它不像传统的 LLM（大语言模型）那样仅依赖预训练数据回答问题，而是通过多轮搜索、阅读和推理，提供更准确、更深入的答案。

官网：https://jina.ai/deepsearch/

它的工作方式类似于一个 AI 研究助理，可以：

• 自动进行 多轮搜索，查找最新的、权威的互联网信息。
• 阅读 并分析搜索到的内容，而不仅仅是抓取摘要。
• 推理 并优化答案，确保逻辑性和可靠性。

核心优势：相比传统的 LLM（如 GPT）或基于 RAG（检索增强生成）的系统，DeepSearch 更适用于复杂问题，因为它会反复搜索、验证和调整答案，而不仅仅是一次性生成回复。

• 📚 深度搜索：不仅仅是一次性检索，而是多轮搜索+推理。
• 🤖 自主优化：不断调整搜索策略，保证最佳答案。
• 🧠 逻辑推理：适用于复杂问题，而不仅是简单问答。
• 🔗 API 兼容性：无缝替换 OpenAI Chat API，轻松接入现有应用。

DeepSearch 与其他 AI 搜索方式的比较

DeepSearch 的核心功能

📖 深度搜索 & 阅读

• 结合 AI 搜索引擎，自动进行多轮搜索，而不是简单返回一次搜索结果。
• 使用 Jina Reader 解析网页内容，获取上下文理解，而不仅仅是关键词匹配。

🧠 AI 逻辑推理

• 在回答之前，对搜索到的信息进行多层推理，确保答案的准确性和连贯性。
• 适用于需要多个步骤、跨领域知识的问题。

🔍 自主搜索 & 迭代优化

• DeepSearch 会动态调整搜索策略，避免一次性搜索的局限性。
• 在得到初步答案后，它会 自我评估质量，如果不满意会继续搜索并优化答案。

🎯API 兼容 OpenAI Chat API

• 完全兼容 OpenAI 的 Chat API 结构，开发者可以无缝切换到 DeepSearch。
• 只需将 API 请求地址从 chat.openai.com 替换为 deepsearch.jina.ai 即可。

API 及定价

DeepSearch 采用 基于 Token 的计费方式，与 OpenAI 及其他 LLM API 类似：

• API 访问方式：开发者可以购买 Token，并根据实际消耗进行计费。
• 速率限制：
  • RPM（Requests per Minute）：每分钟最大请求次数
  • TPM（Tokens per Minute）：每分钟最大 Token 消耗量

💳 API 充值

• 开发者可以 充值 API Token，以访问 DeepSearch 的搜索能力。
• 支持自动充值，确保 Token 余额不足时服务不中断。

📏 速率限制

• DeepSearch 采用 RPM 和 TPM 组合的速率限制机制：
  • RPM：每个 API Key 或 IP 地址的最大请求数。
  • TPM：每个 API Key 或 IP 地址每分钟最多消耗多少 Tokens。

适用场景

DeepSearch 适用于 需要深入研究和推理的复杂问题，包括但不限于：

1. 学术研究：搜索并整合多个论文、研究结果，形成全面的结论。
2. 商业分析：获取行业最新趋势，深度挖掘市场信息。
3. 技术问题解决：对编程、算法、系统架构等复杂技术问题进行深入推理。
4. 法律 & 政策查询：查找最新的法律文件、政策变化，并进行详细解读。
5. 医学 & 健康研究：分析不同文献，得出医学研究结论。