当初始 DeepResearch 查询结果不符合预期时，优化查询需要系统地调整范围、术语和结构。首先分析结果不符合目标的原因。常见问题包括过于宽泛或模糊的关键词、对数据源的不正确假设或术语不匹配。例如，“机器学习优化”这样的查询可能会返回通用文章，而不是像“梯度下降超参数调优”这样的特定技术。要解决此问题，请通过添加上下文来缩小范围，例如框架（例如，PyTorch）或用例（例如，“用于图像分类”）。使用日期范围、域或文档类型等过滤器排除不相关的内容。如果结果过于技术性，请添加“初学者”或“实用示例”等限定词。
接下来，调整查询的结构，使其与目标数据集中数据的组织方式保持一致。许多研究工具依赖于关键词匹配或语义分析，因此精确的术语很重要。例如，搜索“Python 异步性能问题”可能比“Python 异步速度问题”产生更好的结果。 结合布尔运算符（AND、OR、NOT）排除不相关的术语。 如果最初的“云安全最佳实践”查询返回了特定于 AWS 的内容，但您需要 Azure 示例，请将其修改为“Azure 云安全最佳实践 NOT AWS”。 此外，测试同义词或相关术语。 查询 “容器编排” 可以扩展到 “Kubernetes 部署模式” 或 “Docker Swarm 管理”，具体取决于初始结果的差距。
最后，迭代地验证调整。运行修改后的查询并手动检查一部分结果以衡量相关性。如果前 10 个结果仍然包含离题内容，请进一步细化。例如，如果搜索 “React 状态管理库” 返回了 Redux 教程，但遗漏了像 Zustand 这样的较新工具，则添加显式版本约束（例如，“2020-2024”）或明确提及替代方案。 利用特定于平台的语法，例如用于精确短语的引号（例如，“无服务器架构”）或用于部分匹配的通配符（例如，“微服务* 部署”）。 系统地记录更改 —— 跟踪哪些关键词、过滤器或运算符改进了结果。 如果数据集是利基市场，请考虑联系维护人员以验证术语约定。 这种迭代的、数据驱动的方法可确保查询不断发展以匹配底层数据结构和用户意图。