图书馆员和信息专家可以利用 DeepResearch 的高级搜索能力、数据组织功能和上下文分析工具来增强信息检索。 DeepResearch 可以处理大量的结构化和非结构化数据，使专业人员能够高效地定位精确信息。 例如，一位图书馆员搜索关于某个小众主题的学术论文时，可以使用 DeepResearch 按出版日期、方法或数据来源过滤结果，从而绕过传统基于关键词的搜索引擎的局限性。 这减少了筛选不相关材料所花费的时间并提高了准确性。
一个关键的应用是在多个数据库中自动执行复杂的查询。 假设用户请求有关斯堪的纳维亚半岛可再生能源项目对环境影响的资源。 DeepResearch 可以同时扫描学术期刊、政府报告和开放存取存储库，使用自然语言处理 (NLP) 来识别“风力涡轮机噪音”和“野生动物位移”等术语之间的联系。 它还可以标记最近更新的数据集或突出显示文献中的冲突发现。 这种方法有助于图书馆员提供全面的答案，而无需手动交叉引用 JSTOR、PubMed 或机构存储库等平台。
此外，DeepResearch 还可以改善信息的管理和可访问性。 例如，管理历史文献数字档案的图书馆可以使用该工具根据内容、日期或地理参考自动标记材料。 通过在特定馆藏上训练自定义模型——例如识别 19 世纪的贸易记录或从手写信件中提取姓名——图书馆员可以大规模创建可搜索的元数据。 开发人员可以通过 API 集成这些功能，允许用户通过图书馆的现有界面过滤结果。 这简化了工作流程并确保即使是编目不良的资源也能被发现，从而弥补了传统编目系统中的差距。