Google сделал значительный шаг в развитии инструментов глубокого поиска, открыв исходный код полноценного стека Deep Search. Проект gemini-fullstack-langgraph-quickstart, доступный на GitHub под лицензией Apache 2.0, позволяет разработчикам создавать системы, превращающие пользовательские запросы в развернутые исследования без ручного вмешательства.
Как работает стек Deep Search
Архитектура решения объединяет:
- Фронтенд на React: интуитивный интерфейс для ввода запросов и отображения структурированных ответов с привязкой к источникам.
- Бэкенд на LangGraph: управляет нейросетевым агентом, созданным на базе Gemini. Именно здесь происходит “мышление” системы.
Циклическая механика исследования данных
Ключевая инновация лежит в итеративном процессе обработки информации:
- Gemini генерирует начальные поисковые запросы.
- Система извлекает данные через Google Search API.
- Агент оценивает полноту информации.
- При обнаружении пробелов формируются уточняющие вопросы.
- Цикл повторяется до достижения исчерпывающего ответа.
Критически важный этап — рефлексия. После каждого поиска система анализирует, достаточно ли данных для полного ответа. Такой подход имитирует человеческое исследование, сводя к минимуму пропущенные нюансы.
Продакшен-готовность решения
Проект адаптирован для промышленного использования благодаря:
- Redis: обеспечивает стриминг результатов в режиме реального времени.
- PostgreSQL: хранит историю диалогов и состояние задач, что гарантирует сохранение прогресса даже после перезагрузок.
Для запуска потребуются API-ключи Google Gemini и инструмента отладки LangSmith. Открытая лицензия позволяет свободно использовать, модифицировать и распространять код, что ускорит внедрение продвинутых поисковых систем на основе нейросетей.
