是的，您可以将多个 DeepResearch 查询链接在一起，通过系统地将它们分解为子主题并迭代结果来探索复杂主题。 这种方法通过将每个查询视为在前期的基础上构建的步骤来实现，让您可以更深入地研究特定领域。 例如，如果您正在研究一个广泛的技术主题，如“机器学习部署挑战”，您的第一个查询可能会发现一些高级问题，如可扩展性或模型漂移。 随后的查询可以针对每个子主题（例如，“模型漂移的监控策略”或“在 Kubernetes 中扩展 TensorFlow 模型”）以收集详细的见解。 这种方法确保从多个角度覆盖该主题，同时保持专注。
一个实际的例子是研究一个像“区块链可扩展性”这样的主题。 初始查询可能会突出显示诸如分片或第二层协议之类的解决方案。 后续查询可以专注于“以太坊中的分片实施权衡”，揭示诸如跨分片通信之类的技术障碍。 第三个查询可以探索“第二层解决方案比较（Optimism vs. StarkWare）”，提供性能基准。 通过以这种方式构建查询，您可以避免信息过载并创建逻辑流程。 诸如脚本化的 API 调用或工作流程自动化（例如，链接 HTTP 请求的 Python 脚本）之类的工具可以简化此过程，将参数从一个查询的结果传递到下一个查询。
实施此策略的开发人员应首先概述核心主题，并使用初始探索性查询来确定关键子主题。 例如，在研究“云成本优化”时，您可以首先识别常见的痛点（例如，空闲资源、数据传输费用）。 接下来，使用这些发现来制作有针对性的查询，例如“使用 AWS Lambda 自动关闭空闲 EC2 实例”或“降低 S3 跨区域传输成本”。 诸如 Jupyter Notebooks 或工作流程引擎 (Apache Airflow) 之类的工具可以帮助组织和自动化查询序列。 但是，挑战包括确保结果相关性（例如，过滤过时的文章）以及管理查询之间的依赖关系。 通过验证中间输出并改进每个步骤的搜索参数，您可以保持整个研究链的准确性和深度。