Gemini 深度研究的开源与私有化路线
Gemini 中自动规划检索并生成研究报告的功能——这是 Gemini Deep Research 最主要的用途,也是本文讨论的前提。
当数据不能离开公司或个人设备时,就需要考虑自托管或开源路线。
先判断:它能不能自托管
它本身是云端服务;如果数据不能出域,可以考虑可自托管的开源方案做部分替代,代价是部署与维护要自己负责。
决策要点
- 数据敏感级别:只有内部公开信息时,云端服务通常更省事。
- 团队是否有人负责运维和安全更新。
- 硬件投入:本地运行模型需要显卡或较大的内存。
- 效果差距:用自己的任务实测,不要只看榜单。
可以评估的开源方向包括:STORM、GPT Researcher、KoboldCpp。它们与 Gemini Deep Research 的能力并不完全等同,适合用来承接对数据要求最高的那部分任务。
用同一个任务做对比
文献初筛
准备材料:一个研究问题。
围绕【研究问题】检索近年的相关论文,列出 10 篇最相关的文献:标题、年份、研究方法和一句话结论,并注明检索使用的关键词。
检查点:每篇文献都能查到原文。
自托管上线清单
- 固定版本号并记录配置。
- 只在内网暴露服务或加上认证。
- 设置日志与资源监控。
- 订阅仓库的版本发布与安全公告。
- 准备回滚方案。
补充练习
引用核查
适用情况:手头有一段带引用的文字时。
检查这段文字中的每个引用:论文是否真实存在、引用内容是否与原文一致,无法确认的请明确标出。
检查点:不存在的引用被标出。
综述框架
准备材料:已收集的 20 篇文献笔记。
根据这些笔记设计一份综述框架:按研究主题或方法分组,指出各组之间的分歧和研究空白。
交付前确认:指出了研究空白。
学术语言润色
准备材料:一段英文论文草稿。
润色这段学术英语:改正语法、提升简洁性,不改变论点和数据,用修订模式列出每处修改及原因。
检查点:数据和论点未改变。
常见问题:摘要遗漏关键限制
要求单独列出局限性和样本说明。
常见问题:检索结果偏向英文文献
补充中文数据库检索,并调整关键词。
常见问题:AI 给出不存在的论文
只使用能查到 DOI 或原文链接的文献,逐条核验。
概念补充:预印本
未经同行评审公开的论文,引用时需注明。
概念补充:深度研究
让 AI 进行多轮检索并生成长报告的功能。
适合人群:中小学老师
中小学老师可以用 Gemini 深度研究处理备课与分层练习、批改反馈与评语等工作。需要注意:学生个人信息和成绩不要上传到未经学校批准的工具。
适合人群:法务与律师助理
法务与律师助理可以用 Gemini 深度研究处理合同初审、法规检索等工作。需要注意:AI 输出不构成法律意见,条款和法规必须由执业人员核实。
适合人群:数据分析师
数据分析师可以用 Gemini 深度研究处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意:确认指标口径,敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。
写在最后
文中提示词和示例仅作示意,实际效果取决于你的材料和 Gemini 深度研究当前版本,重要内容请人工核对后再使用。
本文基于 Gemini Deep Research 公开的定位与通用用法编写,具体功能、套餐与可用地区以官方页面为准,产品更新后界面和名称可能变化。