为了优化 DeepResearch 的查询并减少处理时间，用户应专注于以清晰、具体和技术精确的方式构建他们的请求。该系统依赖于明确定义的输入来有效地解析和检索相关数据。通过避免模糊和不必要的复杂性，开发人员可以帮助引擎优先处理关键信息，最大限度地减少计算开销，并更快地返回结果。三个关键策略包括精确的关键词选择、利用元数据过滤器和迭代查询优化。
首先，使用与所需结果直接相关的特定关键词和短语。例如，与其搜索“如何修复服务器错误”，不如指定错误类型、环境和涉及的工具，例如“使用负载均衡器解决 AWS EC2 中的 Apache 503 错误”。 这减少了搜索范围，避免了不相关的结果。布尔运算符（AND、OR、NOT）和用于精确短语的引号进一步锐化查询。例如，搜索“OAuth2 安全风险”NOT“基本身份验证”明确排除了不相关的主题。 避免使用“最佳实践”或“优化”等没有上下文的模糊术语，因为它们会引入噪音。
其次，在可用时加入元数据或结构化数据参数。如果 DeepResearch 支持日期范围、文件类型或特定于领域的标签等过滤器，请使用它们来缩小结果范围。诸如“Kubernetes 自动缩放指标 filetype:pdf after:2023”之类的查询将搜索限制为最近的 PDF 文档，绕过较旧或不太相关的格式。同样，使用 [API] 或 [数据库] 等标识符标记查询可以指示引擎优先处理某些数据源。开发人员还应将多部分问题分解为更小、顺序的查询。例如，与其问“如何在 Docker 中配置 Redis 集群和监控性能？”，不如将其拆分为两个单独的搜索：“Docker Compose 中的 Redis 集群设置”，然后是“使用 Prometheus 监控 Redis 集群”。
最后，根据初始结果迭代和优化查询。首先进行广泛的搜索以识别模式，然后逐步添加约束。如果诸如“Python 异步框架”之类的查询返回太多选项，请附加特定于版本的术语，例如“Python 3.10+”，或者使用“NOT FastAPI”排除已知选项。此外，使用引擎的内置工具（例如自动建议或相关术语突出显示）来调整术语。这种方法减少了过于狭窄和过于宽泛的搜索之间的来回切换。开发人员还应避免在单个查询中堆叠太多条件，因为这会触发不必要的解析步骤。测试变体（例如，“PostgreSQL 索引优化”与“使用索引提高 PostgreSQL 查询性能”）有助于识别最有效的措辞。