🧠 Gemini AI 2.5 Flash × Deep Research 全攻略
一鍵整理資料、多輪思考，讓研究與寫作高效進化！
🔍 為什麼選 Gemini 2.5 Flash？
Gemini 2.5 Flash 是 Google 推出的高速、大記憶、多資料理解的 AI 模型，特別適合處理：
- 大量文件的統整與比較
- 多輪追問與觀點分析
- 資料整理後生成報告、簡報或研究草稿
✅ 功能亮點
功能說明📚 文件理解力強可分析長篇 PDF、Word、網頁、文章等多種格式🔁 多輪追問佳可依使用者回饋不斷優化內容、深挖觀點🔍 引用整理能力自動標示出處、引言與觀點出處，提升可信度🧩 跨文件整合整理多篇資料間的異同與邏輯連結💡 問題建議生成幫你發想研究角度、補充資料缺口
🛠 如何啟用 Deep Research 功能？
【入口一】透過 Gemini 官方網站（推薦初學者）
- 進入 https://gemini.google.com
- 選擇使用 Gemini 1.5 Flash 模型（實際為 2.5 版本）
- 點選「Try Deep Research」進入實驗功能（可能需開通 Workspace Labs 或 NotebookLM）
【入口二】使用 NotebookLM 進行多資料研究（推薦重度使用者）
- 前往 https://notebooklm.google.com
- 建立新筆記本（Notebook）並命名主題
- 上傳資料、貼上網址、整理筆記架構
- 啟用 Gemini Flash 模型，開始對話式研究
📂 支援的資料格式
- PDF（文章、報告、論文）
- Word（.doc, .docx）
- 網頁網址
- Google 文件連結
- 純文字 .txt
- Markdown (.md)
上限：約 100,000 字內運作流暢（超過需分批處理）
✍️ Prompt 設計建議
你可以這樣問：
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請根據我上傳的三份資料，完成以下任務：
1. 匯整每份文件的主張與核心內容（每份約 150 字）
2. 比較觀點相同與相異之處
3. 提出目前資料中缺乏的觀點或盲點
4. 根據目前內容，提供三個延伸研究主題建議
請標示出處與引用段落標題。
進階延伸：
- 請用 SWOT 或 PESTLE 分析這三篇資料的內容架構
- 將資訊轉為一頁式簡報架構（包含重點結論、建議、引用）
- 請模擬用「面試口吻」簡述這份報告的亮點
📌 Deep Research 實戰流程（範例）
假設主題為：「2024 年 AI 與教育融合的趨勢研究」
1️⃣ 上傳三份資料
- UNESCO 教育白皮書
- Google 教育 AI 發展報告
- 一篇學術論文關於 AI 教學應用實證研究
2️⃣ 問 Gemini Flash：
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請幫我統整三份資料：
- 用條列式摘要每份重點
- 找出對 AI 在課堂應用的共同觀察與矛盾點
- 提出三個值得關注的風險與建議因應策略
3️⃣ 持續追問與補充
- 哪份資料有提到家長或學生的觀點？
- 哪些論點缺乏實證？是否能補充實例？
- 這些結論能否轉化為一張投影片？
📥 輸出方式
完成分析後，可選擇：
輸出格式適用情境Google 文件長篇研究報告、逐字整理、總結資料Google Slides做簡報用（可請 Gemini 協助轉換為 PPT 架構）Notion / Obsidian整合成知識庫表格 CSV / Markdown專案管理、研究紀錄表
💡 使用建議與小撇步
- ✅ 善用結構化指令：告訴 AI「要比較／要找差異／要找缺口」，效果最佳
- ✅ 多輪問答很重要：一次丟 5 個細節追問，不如一次丟 1 個深入問
- ✅ 回顧引用資料：切換「來源摘要」模式，讓內容更具說服力
- ✅ 不確定就分批分析：每次上傳 1–3 份文件，循序累積更清楚
📚 延伸應用情境
應用領域Deep Research 發揮方式學術寫作整理文獻回顧、比較理論、延伸研究問題商業簡報分析競品報告、趨勢摘要、結論整理內容創作統整多篇資料轉為長文草稿或影片腳本教育設計萃取教材重點、製作學習指引與教案
🧠 總結：Deep Research 讓研究 × AI 更聰明
Gemini Flash 2.5 是一款「快、穩、記憶好」的模型，搭配 Deep Research 模式，讓我們可以：
- 不只是問答，而是與 AI 共構知識結構
- 從「輸入→回應」轉為「思考→整合→決策支持」
- 用 AI，發現更深的洞見
