当 DeepResearch 指出它无法找到关于某个主题的足够信息时，通常意味着该工具的底层数据源缺乏对该主题的充分覆盖或详细信息。这可能由于以下几个原因发生：该主题可能过于小众、太新，或者使用的术语在训练数据中没有广泛体现。例如，如果开发人员询问一种高度专业的编程技术，例如“在具有 RISC-V 芯片的物联网设备上优化用于边缘计算的 WebAssembly”，如果这种技术组合没有在公开文本中得到广泛讨论，则可能会遇到此问题。同样，新兴的工具或框架（例如，一个全新的 JavaScript 库）可能还没有足够的文档或社区讨论被包含在数据集中。
为了解决这个问题，首先要优化你的查询。确保术语精确，并与常见的行业术语一致。例如，如果搜索“事件驱动的无服务器架构”，但收到的结果有限，请尝试将查询分解为多个组件：“无服务器计算”、“事件驱动的设计模式”和“使用案例”。这种方法有助于该工具找到相关的概念，即使确切的短语没有得到充分的体现。如果主题高度专业化，请考虑添加上下文或约束。例如，不要只说“用于医疗保健的机器学习”，而要指定“使用 PyTorch 检测 MRI 扫描中异常的机器学习”。提供框架、语言或使用案例可以缩小范围，并增加匹配相关数据的机会。
如果优化查询不起作用，请使用其他资源补充 DeepResearch。对于前沿主题，请查看 GitHub 存储库、官方文档或 Stack Overflow 等技术论坛。如果主题是小众的，学术论文（通过 arXiv 或 IEEE Xplore）或 Discord 或 Reddit 等社区驱动的平台可能会提供见解。例如，研究一种新的数据库优化技术的开发人员可以寻找会议演讲、白皮书或试验类似想法的开源项目。承认 DeepResearch 的局限性源于其训练数据的截止日期和范围，因此将其与实时、社区驱动的知识相结合通常会产生更好的结果。这种混合方法确保您既能利用结构化数据，又能利用最新的创新。