要将文档或图像包含在 DeepResearch 中进行分析，您通常需要使用 API 端点或专门为接受文件上传而设计的面向开发者的界面。例如，如果平台提供 REST API，您将发送一个 POST 请求，并将文件作为请求正文的一部分附加。具体方法取决于平台的文档，但大多数服务支持 multipart/form-data 编码来上传文件。身份验证通常通过请求头中的 API 密钥或 OAuth 令牌来处理。支持的文件格式可能包括 PDF（用于文档）和 PNG/JPEG（用于图像），但这因平台而异。例如，开发人员可以使用像 cURL 这样的工具来测试文件上传
curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -F "file=@document.pdf" https://api.deepresearch.com/analyze
这会将文件发送到服务，服务会返回一个用于跟踪分析的标识符。
在上传之前，您可能需要对文件进行预处理以满足平台要求。对于像 PDF 这样的文档，请确保文本是可提取的（而不是文本的扫描图像）。如果 PDF 包含图像，某些服务可能需要 OCR（光学字符识别）预处理才能将图像转换为机器可读的文本。对于图像文件，请检查分辨率和大小限制——大文件可能需要调整大小。例如，开发人员可以使用 Python 中的 PyMuPDF 这样的库（用于 PDF 文本提取）或 Pillow（用于图像大小调整）来准备文件。如果服务需要元数据（例如，标签或上下文），则可以将其作为 JSON 字段包含在上传请求中。
上传后，文件将被处理，分析结果可以通过 API 调用或 Webhook 访问。例如，您可以使用上传期间返回的文件标识符发送 GET 请求
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" https://api.deepresearch.com/results/FILE_ID
如果平台支持批量处理，则可以一起上传和分析多个文件。某些服务还允许附加其他参数，例如指定分析模式（例如，文本中的情感检测或图像中的对象识别）。错误处理至关重要：检查 HTTP 状态代码（例如，文件过大的 413）并重试失败的上传。文档通常提供 Python、JavaScript 或 Go 等语言的代码示例，以简化集成。