DeepResearch 通过将大量信息和冗长文档分解为可管理的片段、使用并行处理以及通过结构化工作流维护上下文来处理它们。系统通过避免整体处理，而是根据段落或章节等逻辑边界将文档分割成更小的块，从而优先考虑效率和准确性。例如，一个 500 页的 PDF 文档可能会被分成章节或小节，每个部分独立处理。这种方法可以防止内存过载，并允许系统随可用计算资源进行扩展。为了在块之间保留上下文，DeepResearch 使用元数据标记或嵌入来跟踪片段之间的关系，确保即使数据被分割，分析也能保持连贯性。
系统利用分布式计算框架并行处理数据块。例如，云端设置可能会使用 Kubernetes 来编排容器，这些容器同时分析不同的文档部分。这降低了延迟并实现了横向扩展——通过增加更多服务器来处理增加的负载。开发者可以为静态数据集配置批量处理，或为实时应用增量处理流数据。例如，法律文档分析管道可以通过将数千个案例文件分发到工作节点来处理它们，并将结果聚合到统一输出中。通常使用 Apache Spark 或自定义作业队列等工具来管理任务分发和容错，确保即使在硬件故障或网络问题时也能保持可靠性。
为了高效处理冗长文档，DeepResearch 采用了增量摘要和缓存等技术。对于重复分析，中间结果（例如，实体识别或主题建模输出）存储在 Redis 或 Elasticsearch 等数据库中，减少冗余计算。在处理更新时（例如，向研究论文追加新部分），系统使用校验和或版本控制识别更改的部分，仅重新处理必要的内容。例如，分析持续更新的日志文件的用户每次可能只会看到最新处理的条目。此外，机器学习模型中的注意力机制或滑动窗口方法有助于将焦点保持在相关部分，而无需重新处理整个文档，从而为构建可扩展解决方案的开发者平衡了速度和准确性。