Gemini Deep Research

ایک ایجنٹک سسٹم

‫Deep Research بنانے کیلئے، ہم نے ایک نیا پلاننگ سسٹم ڈویلپ کیا ہے جو Gemini ایپ کو پیچیدہ مسائل حل کرنے کی اہلیت دیتا ہے۔ ‫Deep Research کیلئے، ہم نے مندرجہ ذیل کاموں کا اہل بنانے کیلئے Gemini ماڈلز کو تربیت دی:

• مسئلے کا خلاصہ کرنا: جب پیچیدہ صارف کا استفسار پیش کیا جاتا ہے تو سسٹم مسائل کو ایک چھوٹے، قابل نظم ذیلی ٹاسکس میں تقسیم کرتے ہوئے پہلے ایک تفصیلی تحقیقاتی پلان فارمولیٹ کرتا ہے۔ پلان کا کنٹرول آپ کے پاس ہے: Gemini اسے آپ کو پیش کرتا ہے اور آپ یہ یقینی بنانے کیلئے اسے بہتر بنا سکتے ہیں کہ یہ صحیح شعبوں پر فوکس ہے۔

• تحقیق: ماڈل اس پلان کی عملدرآمد کی نگرانی کرتا ہے اور ذہانت سے تعین کرتا ہے کہ کون سے ذیلی ٹاسکس کو بیک وقت سنبھالا جا سکتا ہے اور کون سے ٹاسکس کو سلسلہ وار طور پر کرنے کی ضرورت ہے۔ ماڈل معلومات حاصل کرنے اور اس پر استدلال کرنے کیلئے تلاش اور ویب براؤزنگ جیسے ٹولز استعمال کر سکتا ہے۔ ہر مرحلے پر ماڈل اپنے اگلے قدم کا فیصلہ کرنے کیلئے دستیاب معلومات پر استدلال کرتا ہے۔ ہم نے صارفین کے یہ جاننے کیلئے یہ سوچنے کا پینل متعارف کروایا ہے کہ ماڈل اب تک کیا سیکھا ہے اور یہ اب کیا کرنا چاہتا ہے۔

• سنتھیسس: جب ماڈل تعین کر لیتا ہے کہ کافی معلومات اکٹھی کی جا چکی ہے تو یہ نتائج کو ایک جامع رپورٹ میں ترتیب دیتا ہے۔ رپورٹ بنانے میں، Gemini معلومات کی تنقیدی طور پر جانچ کرتا ہے، کلیدی تھیمز اور عدم مطابقتوں کی شناخت کرتا ہے اور ایک منطقی اور معلوماتی طریقے سے رپورٹ کو اسٹرکچر کرتا ہے، یہاں تک کہ وضاحت اور تفصیل کو بہتر بنانے کیلئے اپنی خود تنقیدی کے متعدد پاسز انجام دیتا ہے۔

نیا زمرہ، نئے مسائل، نئے حل

‫Deep Research بنانے کیلئے، ہمیں تین اہم تکنیکی چیلنجز پر کام کرنا پڑا:

متعدد اقدامات کی پلاننگ

تحقیقی ٹاسکس کیلئے اعادی پلاننگ کے متعدد مراحل کی ضرورت ہوتی ہے۔ ہر مرحلے پر، ماڈل کو اب تک جمع کی گئی تمام معلومات پر غور کرنا ہوتا ہے، پھر غائب معلومات اور ان فرق کی شناخت کرنی ہوتی ہے جسے وہ دریافت کرنا چاہتا ہے — یہ سب کچھ جامعیت کو کمپیوٹ اور صارف کے انتظار کے اوقات کے ساتھ ٹریڈ آف کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ ماڈل کو ڈیٹا کیلئے مؤثر طریقے سے طویل متعدد مراحل کی پلاننگ کیلئے مؤثر ہونے کی خاطر تربیت دینے سے ہم Deep Research کو تمام موضوعات پر ایک اوپن ڈومین ترتیب میں فعال کرنے کے قابل ہوئے۔

طویل مدتی استدلال

ایک عمومی Deep Research ٹاسک کئی منٹ میں بہت سی ماڈل کالز پر مشتمل ہوتا ہے۔ اس سے ایجنٹس بنانے کیلئے ایک چیلنج بنتا ہے: اسے ایسا بنانا ہوتا ہے کہ ایک ناکامی کا مطلب یہ نہ ہو کہ ٹاسک کو ابتدا سے دوبارہ شروع کرنا ہوگا۔

اسے حل کرنے کیلئے، ہم نے ایک انوکھا غیر ہم آہنگ ٹاسک مینیجر ڈویلپ کیا ہے جو پلانر اور ٹاسک ماڈلز کے درمیان ایک مشترکہ حالت کو برقرار رکھتا ہے، جس سے پورا ٹاسک دوبارہ شروع کیے بغیر بردبار طریقے سے خرابی کو درست کرنے کی سہولت ملتی ہے۔ یہ سسٹم واقعی غیر ہم آہنگ ہے: آپ کسی دوسری ایپ پر جا سکتے ہیں یا حقیقتاً Deep Research پروجیکٹ شروع کر کے اپنے کمپیوٹر کو آف کر سکتے ہیں اور اگلی بار جب آپ Gemini ملاحظہ کریں گے تو آپ کی تحقیق مکمل ہونے پر آپ کو مطلع کر دیا جائے گا۔

سیاق و سباق کا نظم و نسق

تحقیقی سیشن کے دورانیے میں، Gemini مواد کے سینکڑوں صفحات پر کارروائی کر سکتا ہے۔ تسلسل کو یقینی بنانے اور فالو اپ سوالات کی اہلیت کیلئے ہم Gemini کی انڈسٹری کی سرفہرست 1 ملین ٹوکن سیاق و سباق کی ونڈو استعمال کرتے ہیں جو RAG سیٹ اپ کے ساتھ ہوتی ہے۔ اس سے سسٹم کو مؤثر طور پر ہر وہ چیز یاد رکھنے کی صلاحیت ملتی ہے جو اس نے چیٹ سیشن کے دوران سیکھی ہو، جس کی وجہ سے آپ جتنی دیر اس سے تعامل کرتے ہیں یہ اتنا ہی ذہین ہوتا جاتا ہے۔

اب ‫‎2.0 Flash Thinking (تجرباتی) کے ذریعے تقویت یافتہ

جب دسمبر میں Deep Research شروع کیا گیا تو یہ Gemini 1.5 Pro کے ذریعے تقویت یافتہ تھا۔ ‫Gemini‏ ‎2.0 Flash Thinking (تجرباتی) کے تعارف کے ساتھ، ہم ڈرامائی طور پر اس پروڈکٹ کے معیار اور پیش کرنے کیلئے افادیت دونوں ہی کو بہتر بنا پائے۔ سوچنے کے ماڈلز کے ساتھ، Gemini اپنے اگلے مراحل انجام دینے سے پہلے اپنے طریقہ کار کی منصوبہ بندی کرنے کیلئے زیادہ وقت لیتا ہے۔ یہ اپنی عکاسی اور منصوبہ بندی کی فطری خصوصیت اسے طویل وقت تک چلنے والے اس قسم کے ایجنٹک ٹاسکس کیلئے ایک زبردست فٹ بناتی ہے۔ ہم یہ دیکھتے ہیں کہ اب Gemini تحقیق کے تمام اسٹیجز میں اور بھی زیادہ بہتر ہے اور زیادہ تفصیلی رپورٹس ڈیلیور کرتا ہے۔ ساتھ ہی، Flash ماڈل کی کمپیوٹ کرنے کی درستگی ہمیں Deep Research کی رسائی کو کئی زیادہ صارفین تک وسیع کرنے اہلیت دیتی ہے۔ ہم عمومی طور پر flash اور سوچنے کے ماڈلز کو ڈویلپ کرنے کے حوالے سے بہت زیادہ پُرجوش ہیں اور امید کرتے ہیں Deep Research میں بہتری آتی رہے گی۔

اگلا کیا ہے

ہم نے سسٹم کو ورسٹائل بنانے کیلئے ڈیزائن کیا ہے، لہذا وقت کے ساتھ ہم آپ کو یہ کنٹرول دیتے ہوئے کہ یہ کیا براؤز کر سکتا ہے اور اسے اوپن ویب سے آگے تک کے ماخذات فراہم کر کے اس کی صلاحیتوں کو وسعت دے سکتے ہیں۔

ہم یہ دیکھنے کیلئے پرجوش ہیں کہ لوگ Deep Research کیسے استعمال کرتے ہیں اور حقیقی دنیا کے یہ تجربات ہمیں بتائیں گے کہ ہم کس طرح Deep Research کو بنانا اور بہتر بنانا جاری رکھیں گے۔ آخر میں، ہمارا مقصد ایک واقعتاً ایجنٹک اور عالمی طور پر کارآمد AI اسسٹنٹ ہے۔