Remarque : Cette documentation s'applique aux éditions Standard, Plus et Frontline de Gemini Enterprise. Pour en savoir plus sur l'édition Business, consultez le Centre d'aide Gemini Enterprise – Édition Business.

Obtenir des rapports avec Deep Research

Deep Research est un agent Made by Google destiné aux utilisateurs qui ont besoin de collecter, d'analyser et de comprendre des informations internes et externes.

Présentation

Lorsque vous saisissez une requête dans Deep Research, par exemple "Comparer les concurrents du projet exemple", Deep Research détermine si la question est liée à une recherche, génère un plan décrivant les étapes à suivre pour effectuer la recherche, puis diffuse les questions et les réponses au fur et à mesure de sa progression. Il génère ensuite un rapport de ses résultats avec des citations, ainsi qu'un résumé audio.

Pour les sources de recherche, Deep Research utilise les données indexées par l'application. Il peut également utiliser les résultats Web si la recherche sur le Web est activée pour l'application.

Voici quelques exemples de requêtes pour lesquelles Deep Research génère des rapports pour :

Comment améliorer l'expérience utilisateur de notre application bancaire mobile existante pour la rendre plus intuitive et conviviale ?
Comment réduire les temps d'attente des clients aux heures de pointe sans compromettre la qualité de l'assistance ?
Analyser la situation économique des pays d'Europe centrale.
Comparer BigQuery à ses concurrents et fournir les résultats sous forme de tableau.

Utiliser Deep Research

Vos utilisateurs finaux peuvent accéder à Deep Research et l'utiliser via l'application. Deep Research a accès aux données déjà indexées par l'application et, si elle est activée, aux résultats Web.

Vous pouvez obtenir des résultats de Deep Research à partir de l'application ou à l'aide de l'API (disponibilité générale avec une liste d'autorisation).

Console

Pour utiliser Deep Research dans l'application, procédez comme suit :

Dans le menu de navigation de l'application, accédez à Deep Research.
Cliquez sur Sources pour sélectionner les sources que l'agent doit inclure afin de fournir les insights de données les plus pertinents.

Dans les sources, en plus de vos sources Gemini Enterprise, vous pouvez également choisir d'inclure les résultats de la recherche Google.
Saisissez une requête dans Deep Research, puis cliquez sur Envoyer. Si la requête n'est pas liée à une recherche, Deep Research génère une réponse. Si la requête est considérée comme liée à une recherche, Deep Research décrit les sujets que l'agent prévoit de rechercher dans un plan de recherche.
Modifiez la requête de l'agent, si nécessaire, pour générer un nouveau plan de recherche qui mieux adapté à vos besoins.
Si le plan de recherche vous convient, cliquez sur Lancer la recherche.

L'agent commence sa recherche en fonction du plan :
- Il diffuse les sujets qu'il recherche au fur et à mesure de sa progression.
- Il génère un rapport de ses résultats avec des citations.
- Il crée un résumé audio du rapport d'une à deux minutes.

REST

Pour utiliser Deep Research à l'aide de l'API, procédez comme suit :

Envoyez une requête à la streamAssist méthode.

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/project_id/locations/global/collections/default_collection/engines/app_id/assistants/default_assistant:streamAssist" \
-d '{
     "query": {
       "text": "QUERY"
     },
     "agentsSpec": {
       "agentSpecs": {
         "agentId": "deep_research"
       }
     },
     "toolsSpec": {
       "vertexAiSearchSpec": {
         "dataStoreSpecs": {
           "dataStore": "projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/datastores/DATA_STORE_ID"
         }
       },
       "webGroundingSpec": {}
     }
    }'

Remplacez les éléments suivants :

PROJECT_ID : ID de votre Google Cloud projet.
APP_ID : ID de l'application.
QUERY: requête.
DATA_STORE_ID : ID du data store lorsque une application comporte plusieurs magasins de données. Lorsque vous spécifiez cet élément, la recherche est limitée aux documents du data store spécifié.

Réponse

Si votre requête aboutit, vous recevez une réponse JSON semblable à la réponse suivante. Notez le SESSION_ID. Cette étape est nécessaire pour lancer le processus de recherche à l'étape suivante.

[{
 "answer": {
   "name": "ANSWER_ASSIST_NAME",
   "state": "SUCCEEDED",
   "replies": [
     {
       "groundedContent": {
         "content": {
           "role": "model",
           "text": "INLINE_TEXT"
         }
       },
     },
     {
       "groundedContent": {
         "content": {
           "role": "model",
           "text": "INLINE_TEXT_WITH_RESEARCH_PLAN"
         },
         "contentMetadata": {
           "contentKind": "RESEARCH_PLAN"
         }
       },
     }
   ],
 },
 "sessionInfo": {
   "session": "SESSION_ID",
   "queryId": "QUERY_ID",
   "turnId": "TURN_ID"
 },
 "assistToken": "ASSIST_TOKEN"
}
]

Lancez la recherche pour la requête de l'étape précédente. Pour ce faire, envoyez une autre requête à la streamAssist méthode. Dans cette requête, définissez votre requête sur Start Research et ajoutez les informations de session de l'étape précédente.

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/project_id/locations/global/collections/default_collection/engines/app_id/assistants/default_assistant:streamAssist" \
-d '{
     "query": {
       "text": "Start Research"
     },
     "session": "SESSION_ID",
     "agentsSpec": {
       "agentSpecs": {
         "agentId": "deep_research"
       }
     },
     "toolsSpec": {
       "vertexAiSearchSpec": {
         "dataStoreSpecs": {
           "dataStore": "projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/datastores/DATA_STORE_ID"
         }
       },
       "webGroundingSpec": {}
     },
    }'

Remplacez les éléments suivants :

PROJECT_ID : ID de votre Google Cloud projet.
APP_ID : ID de l'application.
SESSION_ID : ID de session de l'étape précédente.
DATA_STORE_ID : ID du data store lorsque une application comporte plusieurs magasins de données. Lorsque vous spécifiez cet élément, la recherche est limitée aux documents du data store spécifié.

Réponse

Si votre requête aboutit, vous recevez une réponse JSON semblable à la réponse tronquée suivante.

La réponse contient une instance de la AssistAnswer ressource.

Il s'agit d'une réponse en streaming. Par conséquent, selon la quantité de données contenues dans la réponse de recherche, la diffusion complète peut prendre un certain temps.

[{
 "answer": {
   "state": "IN_PROGRESS",
   "replies": [
     {
       "groundedContent": {
         "content": {
           "role": "model",
           "text": "RESEARCH_QUESTION_1"
         },
         "contentMetadata": {
           "contentKind": "RESEARCH_QUESTION",
           "contentId": "ID0"
         }
       },
     }
   ]
 },
 "assistToken": "ASSIST_TOKEN"
},
{
 "answer": {
   "state": "IN_PROGRESS",
   "replies": [
     {
       "groundedContent": {
         "content": {
           "role": "model",
           "text": "RESEARCH_ANSWER_1_PART_1"
         },
         "contentMetadata": {
           "contentKind": "RESEARCH_ANSWER",
           "contentId": "ID0"
         }
       },
     }
   ]
 },
 "assistToken": "ASSIST_TOKEN"
},
{
 "answer": {
   "state": "IN_PROGRESS",
   "replies": [
     {
       "groundedContent": {
         "content": {
           "role": "model",
           "text": "RESEARCH_ANSWER_1_PART_2"
         },
         "contentMetadata": {
           "contentKind": "RESEARCH_ANSWER",
           "contentId": "ID0"
         }
       },
     }
   ]
 },
 "assistToken": "ASSIST_TOKEN"
},
{
 "answer": {
   "state": "IN_PROGRESS",
   "replies": [
     {
       "groundedContent": {
         "content": {
           "role": "model",
           "text": "INLINE_TEXT"
         },
         "textGroundingMetadata": {
           "references": [
             {
               "documentMetadata": {
                 "document": "DOCUMENT_ID",
                 "uri": "DOCUMENT_REDIRECT_URI",
                 "title": "DOCUMENT_TITLE",
                 "pageIdentifier": "",
                 "domain": "DOCUMENT_DOMAIN"
               }
             }
           ]
           "searchEntryPoints": [
             {
               "renderedContent": "GROUNDING_SEARCH_ENTRY_POINT"
             }
           ]
          }
        }
      }
    ]
  }
},
{
 "answer": {
   "state": "IN_PROGRESS",
   "replies": [
     {
       "groundedContent": {
         "content": {
           "role": "model",
           "file": {
             "fileId": "AUDIO_FILE_ID"
           }
         },
         "contentMetadata": {
           "contentKind": "RESEARCH_AUDIO_SUMMARY"
         }
       },
     }
   ]
 },
 "assistToken": "ASSIST_TOKEN"
}
{
 "answer": {
   "name": "ANSWER_ASSIST_NAME",
   "state": "SUCCEEDED"
   },
 "sessionInfo": {
   "session": "SESSION_ID",
   "queryId": "QUERY_ID",
   "turnId": "TURN_ID"
 },
"assistToken": "ASSIST_TOKEN"
}]

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