谷歌推出Gemini Deep Research深度研究智能体,基于Gemini 3 Pro构建,专为长周期内容收集与综合任务优化打造,其幻觉率较此前模型降低40%,是谷歌迄今“最具事实性”的智能模型。Gemini Deep Research 能迭代规划研究路径,反复搜索和分析数据,生成深入研究报告。Gemini Deep Research 在多个基准测试中取得优异成绩,未来将应用于 Google Search、Google Finance 等产品,通过 Interactions API 向开发者开放,助力构建下一代自动化研究工具。

Gemini Deep Research的主要功能
- 复杂信息检索与分析:通过多步骤强化学习,自主规划研究路径,包括形成查询、阅读结果、识别知识缺口再次搜索,能深入复杂信息环境中获取精准数据。
- 高质量报告生成:基于 Gemini 3 Pro 模型,减少幻觉,提升报告质量,生成结构化、详细且有引用支持的研究报告。
- 统一信息综合:整合上传文件(如 PDF、CSV)和公共网页数据,处理大上下文量,支持多种数据源的综合分析。
- 可控报告结构:用户能通过提示词定义报告结构、标题、表格格式等,实现高度可定制的输出。
- 精细引用与数据验证:为报告中的每一项事实提供细粒度来源,方便用户追溯和验证数据的原始出处。
- 低成本高效研究:在保持高质量的同时,显著降低生成深度研究报告的成本,提高研究效率。
- 支持结构化输出:支持 JSON 格式输出,便于下游应用解析和进一步处理研究结果。
如何使用Gemini Deep Research
- 注册账号:在 Google AI Studio 注册账号并创建项目,获取 Gemini API Key。
- 构建请求:
- 准备任务描述(如“生成关于 AI 在医疗领域的报告”)。
- 提供输入文件链接(如 PDF、CSV)。
- 构建 JSON 请求,包含任务描述、文件链接和输出格式。
- 发送请求:用 Python 或其他编程语言,通过 HTTP POST 方法将请求发送到 Interactions API 端点,在请求头中加入 API Key。
- 处理响应:解析 API 返回的 JSON 数据,提取生成的报告或分析结果。
- 集成到应用:将 Gemini Deep Research 的功能嵌入到应用程序中,设计用户界面,让用户能方便地输入任务获取结果。
Gemini Deep Research的应用场景
- 金融服务:自动化尽职调查和市场分析,帮助投资团队快速完成早期研究,提升决策效率。
- 生物技术:加速药物研发和毒性预测,通过深度文献分析提高研究深度和颗粒度。
- 市场研究:生成行业趋势和竞争情报报告,支持企业制定市场策略和产品规划。
- 学术研究:快速生成文献综述和跨学科研究报告,助力学术论文撰写和课题研究。
- 新闻创作:为记者提供背景研究和数据支持,生成深度报道和专题分析。
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