用户在为 DeepResearch 制定查询时，常犯三个关键错误，导致结果不佳。首先，过于宽泛或模糊的搜索词会降低精确度。其次，忽略为系统语法构建查询会限制有效的过滤。第三，未能考虑特定领域的细微差别可能会返回不相关的数据。解决这些问题可以提高结果质量和相关性。
一个常见问题是使用不精确或通用的术语。例如，搜索“机器学习”而不添加其他上下文会返回一个庞大而分散的数据集。相反，指定“2020-2023 年边缘设备的机器学习模型压缩技术”会缩小范围。开发人员应避免单字查询，并包括时间范围、用例或技术约束等修饰符。另一个陷阱是省略布尔运算符（AND、OR、NOT）或括号来分组术语。像“AI security (adversarial attacks OR data poisoning)”这样的查询可确保系统优先考虑更广泛上下文中的任一子主题，而“AI security adversarial attacks data poisoning”可能会错误地解释术语之间的关系。
忽略特定领域的语法或过滤器是另一个错误。DeepResearch 通常支持诸如 "filetype:pdf"、"author:" 或 “site:arxiv.org” 之类的运算符来限制搜索。如果查询不包括 "filetype:pdf site:arxiv.org"，则像“neural architecture search benchmarks”这样的查询可能会错过关键论文。同样，技术首字母缩略词（例如，“GANs”与“generative adversarial networks”）可能不会被一致地索引。开发人员应测试变体并使用标准化术语。例如，“transformer attention mechanisms in NLP”比“AI text models with attention”更清晰，因为后者可能会显示非技术内容。始终验证平台支持的语法，并调整查询以利用过滤器、确切的短语（使用引号）和特定领域的术语。