Deep Research für Obsidian integriert sich mit OpenAI, um einen intelligenten Forschungsassistenten in Obsidian zu ermöglichen. Es kann akademische Datenbanken und das Web abfragen, PDFs und Referenz-Metadaten verarbeiten, knappe Zusammenfassungen erstellen, fehlende Verbindungen in Ihrem Wissensnetz hervorheben und einen Erkundungsweg vorschlagen, um Ihre Studie zu vertiefen. Alle Ausgaben werden als Markdown-Notizen mit Zitaten gespeichert, was eine nahtlose Integration in Ihren bestehenden Notizenworkflow ermöglicht.

Die Science App ermöglicht Benutzern, jeden Anspruch mit sowohl unterstützenden als auch konträren Beweisen zu analysieren, die aus peer-reviewed wissenschaftlichen Forschungen stammen. Durch die Nutzung von KI zur Suche in wissenschaftlichen Artikeln verbindet sie Benutzer direkt mit den Quellen und bietet eine ausgewogene Analyse der Beweiskraft und des wissenschaftlichen Konsenses. Die Plattform wurde entwickelt, um Forschern bei der Rationalisierung ihres Literaturüberprüfungsprozesses zu helfen und gleichzeitig der Allgemeinheit Zugang zu evidenzbasierter Information in einem zugänglichen Format zu bieten.

Deep Research Agent nutzt die GPT-Modelle von OpenAI, um fortgeschrittene Dokumentenabrufe und -analysen durchzuführen. Nutzer konfigurieren Datenquellen (z.B. PubMed, arXiv), definieren Abfragen und erhalten verständliche Zusammenfassungen, die Methoden, Ergebnisse und Kernarguments hervorheben. Es unterstützt den Vergleich mehrerer Dokumente, Zitations-Extraktion und interaktive Q&A-Sitzungen. Die modulare Architektur erlaubt die Integration eigener Konnektoren, NLP-Pipelines und Exportformate wie Markdown oder JSON. Mit integriertem Scheduling kann es regelmäßig Literaturreviews aktualisieren, neue Forschungstrends erkennen und Berichte generieren. Ideal für Forschungsteams, Akademiker und Branchenanalysten, die die manuelle Lesearbeit reduzieren und Erkenntnisse in großen wissenschaftlichen Sammlungen verbessern möchten.