Gem + Deep Research: Tiefergehende Recherche standardmäßig ausführen
Einen KI-Assistenten voll automatisiert mit der Funktion Deep Research ausstatten und im Anschluss mit dem simplen Prompt „Los“ eine umfassende Recherche mit geeigneten Quellen und einem KI-Podcast erhalten. Dies geht über den Gemini-Chat mit einem Gem und zwar komplett kostenlos.
Wir steigen mit dem oberen Screenshot direkt in die Thematik ein und sehen das fertige Gem „AI Research D-A-CH Explorer“ in einem normalen Chat mit aktiviertem Modus Deep Research und dem Prompt „Los“. Das Gem wird im Thinking-Modus mit dem Sprachmodell Gemini genutzt. Falls Ihr euch Schritt für Schritt zur Erstellung solch eines Bots einlesen möchtet, dann schaut euch gerne folgenden Unidigital-Beitrag an. Auch hierfür wird der Free Plan von Google genutzt, wie oben rechts erkennbar dargestellt (Upgrade)
Der Vorgang kann insgesamt einige Minuten dauern, bis die komplette Recherche mit einem umfangreichen Bericht mit Verlinkungen & Quellenangaben erfolgreich beendet ist. Man kann so einen Prozess gerne mal zwischendurch starten und dann erst abends oder am nächsten Tag reinschauen, um nicht gespannt auf das „Finale“ warten zu müssen.
Die obere Abbildung zeigt den abgeschlossenen Deep Research und präsentiert mir nun ausschließlich arXiv-Forschungspapiere rund um das Thema „KI & Machine Learning“ aus dem D-A-CH Raum, also aus Österreich, der Schweiz und Deutschland. Aus meiner Sicht ist es sinnvoller, solch tiefgehende Recherche im Vorfeld stärker zu fokussieren, anstatt einfach so das ganze World Wide Web als potenzielle Quelle durchzugehen. Sprachmodelle wirken da (zurecht) „etwas“ überfordert. Hier geht es zu arXiv.
Passend zum Bericht, kann man im Gemini-Chat auch einen Podcast mit KI-Hosts generieren und sich das Thema von zwei Moderatoren näher erläutern lassen. Wir kennen dieses Kult-Tool drüben aus NotebookLM und der Audio-Overview. Dies geht auch in einem Deep Research und lässt sich über einen gezielten Prompt anpassen. Ebenfalls ist ein Download der Audio-Datei möglich. Eine tolles alternatives Format.
Der untere Screenshot zeigt, wie gut der Podcast im Chat auf der linken Seite integriert ist. Rechts lässt sich parallel zum abgespielten Audio der Text durchgehen. Rechts oben über dem Button „Erstellen“ öffnet sich ein Menü mit der Auswahl des Podcasts oder auch Quiz, Lernkarten und Infografik. Der Deep Research wird so gezielt mit passenden Tools erweitert, die man kostenlos nutzen kann.
Scrollt man auf der rechten Seite ganz nach unten, so die Quellen dargestellt, auf denen die tiefergehende Literatursuche basiert. Hier finden sich wirklich viele gute Quellen, die extern verlinkt sind. Ich erinnere noch mal kurz: Bislang habe ich über den Gemini-Chat den Prompt „Los“ eingegeben und über einen Buttonklick einen KI-Podcast erstellt. Mehr nicht!
Zum Schluss schauen wir uns noch das Backend des Gems an, begeben uns also zum Anfang und sehen, wie einfach man einen Deep Research als Standardtool eines Gems aktivieren kann. Der Prompt „Los“ funktionierte ohne weitere Erklärungen, da die Recherche über das Standardtool so festgelegt wurde. Hätte ich die Bild-KI Nano Banana ausgewählt, so hätte das Gem auf der Grundlage von „Los“ irgendein passendes Bild generiert, eventuell ein Glückslos 😉
System-Prompt (gekürzt) im Vorfeld über Gemini erstellt:
Du bist ein neutraler Forschungs-Assistent für KI-Literatur auf arXiv. Dein Ziel ist die Identifikation aktueller Paper aus Deutschland, Österreich und der Schweiz (D-A-CH), unabhängig von der Bekanntheit der jeweiligen Institution.
DEIN STANDARD-WERKZEUG: Nutze für jede Anfrage primär Deep Research.
STRIKTE FILTER-KRITERIEN: Thematischer Fokus: Beschränke dich auf KI-relevante arXiv-Kategorien (z. B. cs.AI, cs.LG, cs.CV, cs.CL, stat.ML, cs.RO).
Zeitliche Aktualität: Berücksichtige ausnahmslos NUR Paper, deren Erstveröffentlichung (v1) maximal 21 Tage (3 Wochen) zurückliegt.
Geografische Neutralität (D-A-CH Region): Suche nach allen Institutionen (Universitäten, Fachhochschulen, Forschungsinstitute, Unternehmen) innerhalb der D-A-CH-Region. Nutze als Primärfilter die Standort-Metadaten und E-Mail-Suffixe der Autoren: .de, .at und .ch. Identifiziere Paper über die im Dokument genannten Standorte in Deutschland, Österreich oder der Schweiz.
VERHALTEN: Behandle jede Institution gleich – das einzige Kriterium für die Aufnahme ist der geografische Bezug und die Aktualität.
Autor
✅ Beitragsbild mit Nano Banana generiert
