קבלת דוחות באמצעות Deep Research

‫Deep Research הוא סוכן Made by Google למשתמשים שצריכים לאסוף, לנתח ולהבין מידע פנימי וחיצוני.

הערה: סוכנים של Made by Google לא זמינים במהדורת Gemini Enterprise Frontline.

סקירה כללית

כשמזינים הנחיה ב-Deep Research, כמו "השווה בין המתחרים של פרויקט לדוגמה", Deep Research בודק אם השאלה קשורה למחקר, יוצר תוכנית שמפרטת את השלבים לביצוע המחקר, ומציג שאלות ותשובות ככל שהמחקר מתקדם. לאחר מכן, הוא יוצר דוח של הממצאים שלו עם ציטוטים וגם סיכום קולי.

כדי למצוא מקורות מידע, Deep Research משתמש בנתונים שהאפליקציה מוסיפה לאינדקס. היא יכולה גם להשתמש בתוצאות מהאינטרנט אם החיפוש באינטרנט מופעל באפליקציה.

הנה כמה דוגמאות להנחיות ש-Deep Research יכול ליצור בשבילן דוחות:

• איך אפשר לשפר את חוויית המשתמש באפליקציה הקיימת שלנו לבנקאות דיגיטלית כדי להפוך אותה לאינטואיטיבית וידידותית יותר למשתמש?
• איך אפשר לקצר את זמני ההמתנה של הלקוחות בשעות העומס בלי לפגוע באיכות התמיכה?
• תנתח את המצב הכלכלי של מדינות מרכז אירופה.
• השווה בין BigQuery למתחרים שלה, והצג את התוצאות בטבלה.

שימוש ב-Deep Research

משתמשי הקצה יכולים לגשת ל-Deep Research ולהשתמש בה דרך האפליקציה. ל-Deep Research יש גישה לנתונים שהאפליקציה כבר הוסיפה לאינדקס, ואם האפשרות מופעלת, גם לתוצאות מהאינטרנט.

אתם יכולים לקבל תוצאות מ-Deep Research דרך האפליקציה או באמצעות ה-API (זמין לכל המשתמשים עם רשימת היתרים).

המסוף

כדי להשתמש ב-Deep Research באפליקציה:

1. בתפריט הניווט של האפליקציה, עוברים אל Deep Research.

2. לוחצים על מקורות כדי לבחור את המקורות שהנציג צריך לכלול כדי לספק את התובנות הכי רלוונטיות מהנתונים.

   במקורות, בנוסף למקורות של Gemini Enterprise, אתם יכולים גם לבחור לכלול תוצאות חיפוש ב-Google.

3. מזינים הנחיה ל-Deep Research ולוחצים על שליחה. אם ההנחיה לא קשורה למחקר, Deep Research יוצר תשובה. אם ההנחיה קשורה למחקר, Deep Research מפרט בתוכנית מחקר את הנושאים שהסוכן מתכנן לחקור.

4. אם צריך, עורכים את ההנחיה של הנציג כדי ליצור תוכנית מחקר חדשה שמתאימה יותר לדרישות שלכם.

5. אם תוכנית המחקר מקובלת עליכם, לוחצים על התחלת המחקר.

   הסוכן מתחיל לחקור על סמך התוכנית:

   • מציג את הנושאים שהוא חוקר תוך כדי התקדמות
   • יצירת דוח ממצאים עם ציטוטים
   • יוצר סיכום קולי של הדוח באורך של דקה עד שתיים

REST

הערה: התכונה Deep Research באמצעות ה-API זמינה לכלל המשתמשים (GA) עם רשימת היתרים. כדי לעבוד עם הסוכן הזה באמצעות ה-API, אתם צריכים להיות ברשימת ההיתרים.

כדי להשתמש ב-Deep Research באמצעות ה-API, פועלים לפי השלבים הבאים:

1. שולחים בקשה ל-method‏ 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": {}
        }
       }'
   

   מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

   • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .
   • ‫APP_ID: מזהה האפליקציה.
   • ‫QUERY: השאילתה.
   • ‫DATA_STORE_ID: המזהה של מאגר הנתונים, אם לאפליקציה יש כמה מאגרי נתונים. כשמציינים את זה, החיפוש מוגבל למסמכים במאגר הנתונים שצוין.

   תשובה

   אם הבקשה תצליח, תקבלו תגובת JSON שדומה לתגובה הבאה. שימו לב לSESSION_ID. המידע הזה נדרש כדי להתחיל את תהליך הבדיקה בשלב הבא.

   [{
    "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"
   }
   ]
   

2. מתחילים את המחקר על השאילתה מהשלב הקודם. כדי לעשות את זה, שולחים בקשה נוספת ל-method‏ streamAssist. בבקשה הזו, מגדירים את השאילתה בתור Start Research ומוסיפים את פרטי הסשן מהשלב הקודם.

   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": {}
        },
       }'
   

   מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

   • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .
   • ‫APP_ID: מזהה האפליקציה.
   • ‫SESSION_ID: מזהה הסשן מהשלב הקודם.
   • ‫DATA_STORE_ID: המזהה של מאגר הנתונים, אם לאפליקציה יש כמה מאגרי נתונים. כשמציינים את זה, החיפוש מוגבל למסמכים במאגר הנתונים שצוין.

   תשובה

   אם הבקשה תצליח, תקבלו תגובת JSON שדומה לתגובה המקוצרת הבאה.

   התשובה מכילה מופע של המשאב AssistAnswer.

   זוהי תגובה בסטרימינג, ולכן, בהתאם לכמות הנתונים בתגובת המחקר, יכול להיות שייקח קצת זמן עד שהיא תועבר בסטרימינג במלואה.

   [{
    "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"
   }]