Deep Research es un agente de Made by Google para los usuarios que necesitan recopilar, analizar y comprender información interna y externa.
Descripción general
Cuando ingresas una instrucción en Deep Research, como "Compara los competidores del proyecto de ejemplo", Deep Research evalúa si la pregunta está relacionada con la investigación, genera un plan en el que se describen los pasos que seguirá para realizar la investigación y transmite preguntas y respuestas a medida que avanza en su investigación. Luego, genera un informe de sus hallazgos con citas y un resumen de audio.
Para las fuentes de investigación, Deep Research usa los datos que indexa la app. También puede usar resultados web si la búsqueda web está habilitada para la app.
Estos son algunos ejemplos de instrucciones para las que Deep Research genera informes:
- ¿Cómo podemos mejorar la experiencia del usuario de nuestra app de banca móvil existente para que sea más intuitiva y fácil de usar?
- ¿Cómo podemos reducir los tiempos de espera de los clientes durante las horas pico sin comprometer la calidad de la asistencia?
- Analizar la situación económica de los países de Europa Central
- Compara BigQuery con sus competidores y proporciona los resultados en formato de tabla.
Cómo usar Deep Research
Tus usuarios finales pueden acceder a Deep Research y usarlo a través de la app. Deep Research tiene acceso a los datos que la app ya indexó y, si está habilitado, a los resultados de la Web.
Puedes obtener resultados de la Investigación profunda desde la app o con la API (disponible de forma general con una lista de entidades permitidas).
Console
Para usar Deep Research en la app, haz lo siguiente:
En el menú de navegación de la app, ve a Deep Research.
Haz clic en Fuentes para seleccionar las fuentes que el agente debe incluir para proporcionar las estadísticas de datos más relevantes.
En las fuentes, además de las de Gemini Enterprise, también puedes incluir los resultados de la Búsqueda de Google.
Ingresa una instrucción para la Investigación profunda y haz clic en Enviar. Si la instrucción no está relacionada con la investigación, Deep Research genera una respuesta. Si se determina que la instrucción está relacionada con la investigación, Deep Research describe los temas que el agente planea investigar en un plan de investigación.
Si es necesario, edita la instrucción del agente para generar un nuevo plan de investigación que se adapte mejor a tus requisitos.
Si el plan de investigación te parece adecuado, haz clic en Iniciar investigación.
El agente comienza la investigación según el plan:
- Transmite los temas que investiga a medida que avanza.
- Genera un informe de hallazgos con citas
- Crea un resumen de audio de 1 a 2 minutos del informe.
REST
Para usar Deep Research con la API, haz lo siguiente:
Envía una solicitud al método
streamAssist.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": {} } }'Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID: Es el ID de tu proyecto de Google Cloud .APP_ID: ID de la app.QUERY: Es la búsqueda.DATA_STORE_ID: Es el ID del almacén de datos cuando una app tiene varios almacenes de datos. Cuando especificas este parámetro, la búsqueda se limita a los documentos del almacén de datos especificado.
Respuesta
Si tu solicitud se procesa correctamente, recibirás una respuesta JSON similar a la siguiente. Anota el SESSION_ID. Este paso es obligatorio para iniciar el proceso de investigación en el siguiente paso.
[{ "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" } ]Inicia la investigación para la búsqueda del paso anterior. Para ello, envía otra solicitud al método
streamAssist. En esta solicitud, establece tu consulta comoStart Researchy agrega la información de la sesión del paso anterior.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": {} }, }'Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID: Es el ID de tu proyecto de Google Cloud .APP_ID: ID de la app.SESSION_ID: Es el ID de sesión del paso anterior.DATA_STORE_ID: Es el ID del almacén de datos cuando una app tiene varios almacenes de datos. Cuando especificas este parámetro, la búsqueda se limita a los documentos del almacén de datos especificado.
Respuesta
Si tu solicitud se procesa correctamente, recibirás una respuesta JSON similar a la siguiente respuesta truncada.
La respuesta contiene una instancia del recurso
AssistAnswer.Esta es una respuesta de transmisión y, por lo tanto, según la cantidad de datos que contenga, puede tardar un tiempo en transmitirse por completo.
[{ "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" }]