A pesquisa detalhada é um agente do Made by Google para usuários que precisam coletar, analisar e entender informações internas e externas.
Visão geral
Quando você insere um comando no Deep Research, como "Compare os concorrentes do projeto de exemplo", o recurso avalia se a pergunta está relacionada à pesquisa, gera um plano descrevendo as etapas necessárias para fazer a pesquisa e transmite perguntas e respostas à medida que avança na pesquisa. Em seguida, ele gera um relatório das descobertas com citações e um resumo em áudio.
Para fontes de pesquisa, a Pesquisa Detalhada usa dados indexados pelo app. Ele também pode usar resultados da Web se a pesquisa na Web estiver ativada para o app.
Confira alguns exemplos de comandos que a pesquisa detalhada usa para gerar relatórios:
- Como podemos melhorar a experiência do usuário do nosso app de banco móvel atual para torná-lo mais intuitivo e fácil de usar?
- Como podemos reduzir o tempo de espera dos clientes durante os horários de pico sem comprometer a qualidade do suporte?
- Analisar a situação econômica dos países da Europa Central.
- Compare o BigQuery com os concorrentes e forneça os resultados em formato de tabela.
Usar o Deep Research
Os usuários finais podem acessar e usar o Deep Research pelo app. Ele tem acesso aos dados que o app já indexou e, se ativado, aos resultados da Web.
Você pode receber resultados da pesquisa detalhada no app ou usando a API (disponível para todos com uma lista de permissão).
Console
Para usar o Deep Research no app, faça o seguinte:
No menu de navegação do app, acesse Deep Research.
Clique em Fontes para selecionar as fontes que o agente precisa incluir para fornecer os insights de dados mais relevantes.
Além das fontes do Gemini Enterprise, você também pode incluir resultados da Pesquisa Google.
Insira um comando para a pesquisa avançada e clique em Enviar. Se o comando não for relacionado a pesquisas, o Deep Research vai gerar uma resposta. Se o comando for considerado relacionado à pesquisa, a Deep Research vai descrever os tópicos que o agente planeja pesquisar em um plano de pesquisa.
Edite o comando do agente, se necessário, para gerar um novo plano de pesquisa que atenda melhor aos seus requisitos.
Se o plano de pesquisa for aceitável para você, clique em Iniciar pesquisa.
O agente começa a pesquisar com base no plano:
- Transmite os temas que está pesquisando à medida que avança
- Gera um relatório de descobertas com citações
- Cria um resumo em áudio de 1 a 2 minutos do relatório
REST
Para usar a pesquisa avançada com a API, faça o seguinte:
Envie uma solicitação para o 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": {} } }'Substitua:
PROJECT_ID: o ID do seu projeto Google Cloud .APP_ID: o ID do app.QUERY: a consulta.DATA_STORE_ID: o ID do repositório de dados quando um app tem vários repositórios. Quando você especifica isso, a pesquisa é limitada aos documentos no repositório de dados especificado.
Resposta
Se a solicitação for bem-sucedida, você vai receber uma resposta JSON semelhante à seguinte. Observe o SESSION_ID. Essa ação é necessária para iniciar o processo de pesquisa na próxima etapa.
[{ "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" } ]Inicie a pesquisa da consulta na etapa anterior. Para fazer isso, envie outra solicitação ao método
streamAssist. Nessa solicitação, defina sua consulta comoStart Researche adicione as informações da sessão da etapa 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": {} }, }'Substitua:
PROJECT_ID: o ID do seu projeto Google Cloud .APP_ID: o ID do app.SESSION_ID: o ID da sessão da etapa anterior.DATA_STORE_ID: o ID do repositório de dados quando um app tem vários repositórios. Quando você especifica isso, a pesquisa é limitada aos documentos no repositório de dados especificado.
Resposta
Se a solicitação for bem-sucedida, você vai receber uma resposta JSON semelhante à seguinte resposta truncada.
A resposta contém uma instância do recurso
AssistAnswer.Essa é uma resposta de streaming e, portanto, dependendo da quantidade de dados na resposta da pesquisa, pode levar algum tempo para ser totalmente transmitida.
[{ "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" }]