使用 Deep Research 获取报告

Deep Research 是一款 Made by Google 智能体，适用于需要收集、分析和了解内部及外部信息的用户。

概览

当您向 Deep Research 输入提示（例如“比较示例项目的竞争对手”）时，Deep Research 会评估问题是否与研究相关，生成一份计划来概述其执行研究的步骤，并在研究过程中流式传输问题和答案。然后，它会生成一份包含引用和音频摘要的调查结果报告。

对于研究来源，Deep Research 使用应用编入索引的数据。如果为应用启用了网页搜索，它还可以使用网页搜索结果。

以下是一些示例提示，Deep Research 会针对这些提示生成报告：

  • 如何改进现有手机银行应用的用户体验，使其更加直观且易于使用？
  • 如何在高峰时段缩短客户等待时间，同时又不影响支持质量？
  • 分析中欧国家的经济形势。
  • 将 BigQuery 与其竞争对手进行比较，并以表格格式提供结果。

使用 Deep Research

最终用户可以通过应用访问和使用 Deep Research。Deep Research 可以访问应用已编入索引的数据，如果已启用，还可以访问网页搜索结果。

您可以通过应用或使用 API（通常通过许可名单提供）获取深度研究的结果。

控制台

如需在应用中使用 Deep Research，请执行以下操作：

  1. 在应用导航菜单中，前往 Deep Research。

  2. 点击来源，选择代理必须包含的来源，以便提供最相关的数据洞见。

    在来源中，除了 Gemini Enterprise 来源之外，您还可以选择纳入 Google 搜索结果。

  3. 输入“深度研究”的提示，然后点击提交。如果提示与研究无关，Deep Research 会生成回答。如果系统确定提示与研究相关，那么 Deep Research 会在研究计划中列出智能体计划研究的主题。

  4. 如有必要，请修改代理的提示，以生成更符合您要求的新研究计划。

  5. 如果您接受该研究方案，请点击开始研究。

    智能体开始根据计划进行研究：

    • 随着研究的进展，流式传输正在研究的主题
    • 生成包含引用的研究结果报告
    • 创建报告的 1-2 分钟音频摘要

REST

如需使用 API 进行深度研究，请执行以下操作：

  1. 向 streamAssist 方法发送请求。

    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": {}
     }
    }'

    替换以下内容：

    • PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目的 ID。
    • APP_ID：应用的 ID。
    • QUERY：查询。
    • DATA_STORE_ID：应用具有多个数据存储区时，数据存储区的 ID。指定此参数后，搜索范围将仅限于指定数据存储区中的文档。

    响应

    如果请求成功，您会收到类似于以下内容的 JSON 响应。请注意 SESSION_ID。这是在下一步中启动研究流程所必需的。

    [{
 "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. 针对上一步中的查询发起研究。为此，请向 streamAssist 方法发送另一项请求。在此请求中，将查询设置为 Start Research，并添加上一步中的会话信息。

    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": {}
     },
    }'

    替换以下内容：

    • PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目的 ID。
    • APP_ID：应用的 ID。
    • SESSION_ID：上一步中的会话 ID。
    • DATA_STORE_ID：应用具有多个数据存储区时，数据存储区的 ID。指定此参数后，搜索范围将仅限于指定数据存储区中的文档。

    响应

    如果请求成功，您会收到类似于以下截断响应的 JSON 响应。

    响应包含 AssistAnswer 资源的实例。

    这是一个流式响应，因此，根据研究回答中的数据量，可能需要一些时间才能完全流式传输。

    [{
 "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"
}]