AI应用-深度研究模式下的高效分析与建议

总结摘要
DeepResearch的实际应用

1 前言

目前很多大模型都有联网能力,能帮我们快速收集网上的信息并做总结分析,为进一步决策提供分析和建议。常见的应用场景有很多,比如竞品分析、技术选型、成长规划等。以下就软件开发过程中常遇到的技术选型作为示例。

2 方式一 大模型直接提问

提示词,建议开启联网功能获取问题相关的最新信息;如果你的问题网上资料过少,建议上传对应的文档到大模型中或者在上下文中做补充。

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# 角色
你是一个经验丰富的软件架构师。

# 背景
在引入开源API网关APISIX的前提下,需要对开放的API做统一鉴权,从接口调用安全方面考虑,项目决定使用API签名做认证。

# 问题
针对每次api调用都需要做签名认证的场景,以下两种方案哪个更合适?
方案一:在APISIX上直接扩展自定义插件做签名认证。
方案二:提供外部签名认证服务,使用forward-auth访问签名认证服务。

以通义千问为例,运行结果如下

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对于API签名认证的实现,选择哪种方案取决于几个关键因素,包括但不限于系统的复杂度、性能要求、安全性需求以及团队的开发和运维能力。下面我将分析两种方案的优缺点,帮助你做出决策。

### 方案一:在APISIX上直接扩展自定义插件做签名认证

#### 优点:
- **集成紧密**:直接在APISIX中实现签名验证可以确保所有通过网关的请求都被一致地处理,无需额外的网络跳转。
- **性能**:由于签名验证是在请求到达目标服务之前完成的,这通常会比方案二更快,因为避免了额外的服务调用延迟。
- **简化部署与维护**:减少外部依赖,使得整个系统更加简洁,易于管理和维护。

#### 缺点:
- **开发与维护成本**:需要有熟悉APISIX插件开发的人员来实现和维护该功能。
- **可扩展性**:如果签名算法或鉴权逻辑变得复杂,可能需要更频繁地更新插件代码,这可能影响APISIX的稳定性。

### 方案二:提供外部签名认证服务,使用forward-auth访问签名认证服务

#### 优点:
- **独立性**:认证服务可以独立于APISIX进行升级和维护,不会直接影响到网关的运行。
- **灵活性**:更容易支持复杂的鉴权逻辑或与其他身份管理系统(如OAuth, SAML)集成。
- **可审计性**:可以更方便地记录和审计鉴权过程,因为鉴权服务可以专门设计用于日志记录和监控。

#### 缺点:
- **性能开销**:每次API调用都会增加一次网络往返时间,可能会导致响应时间变长。
- **系统复杂度**:需要管理额外的服务,增加了部署和运维的复杂度。

### 结论
如果你的系统对性能要求非常高,且希望保持APISIX配置的简单性,方案一可能更适合。然而,如果你预计鉴权逻辑会随着时间而演变,或者需要高度定制化的鉴权流程,方案二提供了更好的灵活性和可扩展性。

考虑到APISIX本身已经支持forward-auth插件,这为实现方案二提供了便利,降低了开发自定义插件的必要性。此外,如果团队对微服务架构和分布式系统的运维有足够经验,那么额外的复杂度可能不是主要障碍。

最后,建议先进行一个小规模的测试或概念验证(POC),以评估两种方案在实际环境中的表现,从而做出最终决策。

3 方式二 DeepResearch

3.1 介绍

定义:DeepResearch 是一种深入研究和分析的查询处理方法。它通过自动细分复杂问题并进行详尽的研究,提供具有高级整合能力的结构化研究报告。这些报告包括横向比较和见解,从而帮助用户更好地理解和解决问题。DeepResearch 的资料来源范围广泛,包括多轮搜索和数百个资料源,同时保证了信息的时效性。

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3.2 特点

功能特点传统搜索引擎基本AI问答Deep Research
信息深度提供大量链接,需手动筛选基于有限资料提供简短回答提供深入分析的结构化研究报告
资料来源范围单次搜索结果1-5个相关网页多轮搜索,数百个资料源
信息整合能力无整合,用户需自行分析基础整合,缺乏深度分析高级整合,包含横向比较和见解
处理复杂查询需多次搜索,手动整合可能给出过于简化的回答自动细分复杂问题并深入研究
时效性保证较高,但需自行验证有限,取决于训练数据高,实时搜索最新数据

3.3 相关产品

  • perplexity:研究 模式。
  • 秘塔搜索:深入、研究 模式 。
  • 各大AI Chat 的研究模式(ChatGPT/Gemini/Grok等),比如通义千问:“分析研究”模式。

3.4 示例

问题:压测工具jmeter 和 k6的对比

3.4.1 秘塔搜索

效果比通义千问好。

3.4.2 通义千问

注意启用“分析研究”模式

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