是的，DeepResearch 可以被引导专注于一个广泛研究主题中的特定子主题或问题。 这可以通过配置系统的输入参数、数据过滤器和查询设计来实现，以优先考虑某些感兴趣的领域。 例如，如果一位开发人员正在研究“医疗保健中的机器学习”，他们可以通过指定“医疗 AI 中的隐私挑战”或“使用神经网络的实时诊断”等子主题来缩小范围。 通过提供明确的关键字、排除术语或结构化查询，系统的算法可以优先考虑相关数据源、过滤掉不相关的内容并调整加权机制，以与定义的重点保持一致。 这种方法确保了输出保持目标性，同时仍然利用系统处理大型数据集的能力。
技术实现通常涉及使用 API 或配置文件来定义搜索约束和相关性标准。 例如，开发人员可以在搜索查询中使用布尔运算符（AND、OR、NOT）的组合来隔离子主题，或将元数据过滤器应用于数据集（例如，将结果限制为过去五年的同行评审论文）。 高级系统可能支持通过在特定领域的语料库上训练的自定义模型进行微调。 假设用户想要探索“区块链可扩展性解决方案”，但避免与加密货币相关的内容。 他们可以编程方式排除诸如“比特币”或“DeFi”之类的术语，同时提升诸如“分片”或“二层协议”之类的术语。 这种控制级别类似于配置搜索引擎的排名因素，但具有针对研究目标的更精细的粒度。
开发人员还可以集成反馈循环来动态地优化焦点。 例如，如果“边缘计算安全性”的初始结果返回了太多通用的 IoT 文章，则可以调整系统以强调诸如“零信任架构”或“基于硬件的加密”之类的术语。 诸如主题建模或聚类算法之类的工具可以帮助以编程方式识别子主题，从而允许用户迭代地缩小他们的范围。 一个实际的工作流程可能涉及使用诸如 scikit-learn 之类的 Python 库按潜在主题对研究论文进行分组，然后将这些聚类反馈到 DeepResearch 中作为优先级过滤器。 这种手动指导和自动化分析的结合确保了系统能够适应显式指令和数据中新兴的模式。