‌深度搜索可以与语义理解、知识图谱、多模态技术和个性化推荐系统组合使用‌，这些技术的结合能显著提升搜索的精准度和智能化水平。

1. ‌语义理解技术‌
   深度搜索结合语义理解技术，能够更准确地解析用户查询的意图，识别自然语言中的复杂逻辑和上下文关系。例如，当用户输入“适合夏天穿的轻薄外套”时，系统不仅能匹配关键词，还能理解“夏天”和“轻薄”的具体需求，从而返回更符合用户期望的结果。

2. ‌知识图谱‌
   知识图谱为深度搜索提供结构化数据支持，帮助建立实体间的关联关系。例如，搜索“爱因斯坦”时，系统不仅能返回基本信息，还能展示其学术成就、相关人物和理论发展脉络，使搜索结果更加丰富和系统化。

3. ‌多模态技术‌
   结合图像、音频、视频等多模态数据，深度搜索可以满足更广泛的查询需求。例如，用户上传一张植物照片，系统能识别物种并提供生长习性、养护方法等详细信息，实现“以图搜信息”的智能化体验。

4. ‌个性化推荐系统‌
   通过分析用户历史行为、偏好和场景，深度搜索能动态调整结果排序，提供更个性化的内容。例如，经常浏览科技资讯的用户搜索“AI”时，系统会优先推荐前沿技术动态，而非通用解释。

‌深度搜索与这些技术的协同应用，不仅能提高搜索效率，还能实现更智能、更人性化的信息获取体验。‌