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使用 Deep Research 获取报告

Deep Research 是一款 Made by Google 代理，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内容的研究结果报告，以及一份音频摘要。

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 Deep Research 生成报告的示例提示：

如何改进现有移动银行应用的用户体验，使其更直观且更易于使用？
如何在不影响支持质量的前提下，缩短客户在高峰时段的等待时间？
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

您的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（通常需要加入许可名单）从 Deep Research 获取结果。

控制台

如需在应用中使用 Deep Research，请执行以下操作：

在应用导航菜单中，前往 Deep Research 。
点击来源，选择智能体必须包含的来源，以便提供最相关的数据分析。

在来源中，除了 Gemini Enterprise 来源之外，您还可以选择包含 Google 搜索结果。
向 Deep Research 输入提示，然后点击提交。如果提示与研究无关，Deep Research 会生成答案。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代理计划研究的主题。
根据需要修改代理的提示，以生成更符合您要求的新研究计划。
如果您对研究计划感到满意，请点击开始研究 。

代理开始根据计划进行研究：
- 在研究过程中流式传输正在研究的主题
- 生成一份包含引用内容的研究结果报告
- 创建一份 1-2 分钟的报告音频摘要

REST

如需使用 API 使用 Deep Research，请执行以下操作：

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：当应用有多个数据存储区时，数据存储区的 ID。指定此 ID 后，搜索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响应的 JSON 响应。注意 SESSION_ID。这是在下一步中启动研究过程所必需的。

[{
 "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"
}
]

启动对上一步中的查询的研究。为此，请向另一个请求发送到 streamAssist 方法。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：当应用有多个数据存储区时，数据存储区的 ID。指定此 ID 后，搜索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，根据研究响应中的数据量，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"
}]

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