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 & Nhu cầu
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 (Architecture Flow)
Luồng hoạt động chi tiết (Workflow Logic)
Nhận câu hỏi hoặc chủ đề nghiên cứu từ người dùng
Gửi truy vấn đến Perplexity API để quét thông tin trên Internet thời gian thực
Nhận về dữ liệu thô kèm các link nguồn kiểm chứng
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)
Tạo file Google Docs chứa nội dung nghiên cứu và chia sẻ cho người yêu cầu
📥 Dữ liệu đầu vào (Inputs)
- • 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 (Outputs)
- ✓ 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 & Kênh tích hợp
Bảo mật & Cảnh báo (Safeguards)
- 🔒 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 thực tế
- 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.
Tổng kết hiệu quả
Nâng cao năng suất nghiên cứu chủ đề mới lên gấp 5 lần cho team Content, giúp xây dựng kịch bản video dựa trên dữ liệu chuẩn xác.
Bạn cần tối ưu hóa hoặc tự động hóa luồng tương tự?
Dừng việc xử lý số liệu thủ công tốn thời gian. Gửi brief bối cảnh cụ thể của doanh nghiệp, Long sẽ phân tích và đề xuất kiến trúc hệ thống tự động hóa phù hợp nhất.
Yêu cầu tư vấn quy trình →