DeepResearch 在搜索的内容量和引用的来源数量上确实存在实际限制，但这些约束旨在平衡全面性和可用性。该系统通过专注于相关数据库、存储库和公开访问的数据集，同时避免不必要的数据膨胀，来优先考虑效率。例如，它可能会排除需要专门访问权限的付费学术期刊或小众论坛。目的是提供可操作的见解，而不会让用户不知所措，因此范围是经过有意策划的，而不是详尽无遗的。
在内容量方面，DeepResearch 通常会搜索预定义的来源集合，例如开放获取的研究论文、技术文档和经过验证的社区资源（如 Stack Overflow 或 GitHub）。它避免实时抓取整个网络，因为这在计算上会非常昂贵且速度缓慢。相反，它依赖于定期更新的索引数据集——比如每周或每月——具体取决于来源。例如，如果您查询“机器学习模型优化”之类的Topic，该工具可能会优先考虑最近的 arXiv 预印本或被广泛引用的 IEEE 论文，但会跳过不太结构化的内容（如社交媒体帖子）。这种方法确保响应以可靠的信息为基础，同时保持合理的延迟。
关于来源引用限制，DeepResearch 通常会限制每个响应的参考数量，以保持输出的简洁性。一个典型的答案可能会引用 5-10 个来源，这些来源是根据相关性、最新性和可信度选择的。例如，如果您询问有关区块链可扩展性解决方案的信息，该系统可能会参考 Ethereum 的官方文档、2023 年 ACM 会议论文和被广泛采用的 GitHub 存储库——但会省略切线或冗余材料。开发人员应注意，虽然该工具的目标是广泛性，但它不会列出所有可能的来源。如果您的项目需要详尽的文献综述，您将需要通过手动搜索或特定领域的工具（如 PubMed 或 IEEE Xplore）来补充 DeepResearch 的输出。这些限制是有意为之的权衡，以确保响应保持重点突出且对技术工作流程有用。