Deep Research Workflow with Perplexity
Quy trình nghiên cứu chuyên sâu, tự động tra cứu Internet và lập báo cáo tổng hợp thông tin bằng AI.
Bài toán thực tế
Khi cần nghiên cứu sâu một chủ đề mới để viết tài liệu, việc search Google, đọc hàng chục bài viết và tổng hợp nguồn rất mất thời gian.
Sơ đồ luồng
Luồng hoạt động
- 1
Nhận câu hỏi hoặc chủ đề nghiên cứu từ người dùng
- 2
Gửi truy vấn đến Perplexity API để quét thông tin trên Internet thời gian thực
- 3
Nhận về dữ liệu thô kèm các link nguồn kiểm chứng
- 4
Dùng AI nội bộ xử lý, tổng hợp lại thành cấu trúc tài liệu nghiên cứu (Dàn ý, Luận điểm chính, Đề xuất hành động)
- 5
Tạo file Google Docs chứa nội dung nghiên cứu và chia sẻ cho người yêu cầu
Dữ liệu đầu vào
- • Research query (Câu hỏi hoặc chủ đề nghiên cứu)
- • Topic (Phạm vi chủ đề cần đào sâu)
- • Context/purpose (Bối cảnh và mục đích nghiên cứu)
Kết quả đầu ra
- • Research summary (Tài liệu nghiên cứu tóm tắt)
- • Insight list (Danh sách insight đắt giá kèm nguồn dẫn)
- • Content/script idea (Ý tưởng nội dung hoặc kịch bản video đề xuất)
- • Source notes (Danh mục tài liệu tham khảo đã kiểm chứng)
Công cụ & tích hợp
Guardrail & bảo mật
- • Không hiển thị API key công khai
- • Sản phẩm đầu ra luôn ghi kèm cảnh báo: Dữ liệu AI hỗ trợ cần kiểm chứng chéo trước khi phát biểu trước công chúng
- • Không sử dụng thông tin khách hàng nhạy cảm làm input cho LLM public
Bài học vận hành đã ghi nhận
- •Kết hợp Perplexity để lấy dữ liệu thực tế cập nhật, sau đó dùng Claude để sắp xếp cấu trúc tài liệu sẽ cho ra chất lượng báo cáo tốt nhất.
Ghi chú vận hành
Ghi chú cũ của workflow có claim định lượng nhưng chưa kèm evidence public đủ để kiểm chứng. Bản public tạm giữ phần kiến trúc và cách vận hành; hiệu quả định lượng chỉ nên công bố sau khi đối chiếu log hoặc dữ liệu trước/sau.
Có một workflow tương tự cần chẩn đoán?
Gửi bối cảnh, nguồn dữ liệu, bước đang tốn thời gian và output mong muốn. Long sẽ ưu tiên tìm bottleneck trước khi đề xuất thêm automation.
Gửi brief workflow →