> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://minara.ai/docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://minara.ai/docs/minara-handbook/es/chat/deep-research.md). # Investigación y análisis La entrada de chat de Minara tiene tres modos. **Chat** es el modo predeterminado en el que empiezas a escribir y Minara responde de forma conversacional. Para cambiar a **Investigación profunda** o **Visualización de datos**, escribe `/` en el campo de entrada y elige un modo en el menú de barra inclinada. *** ## Chat El modo predeterminado. Haz cualquier pregunta sobre criptomonedas, acciones, materias primas o macro. Minara consulta sus fuentes de datos en tiempo real y responde en formato conversacional. Úsalo para comprobar precios, análisis rápidos, señales de trading, búsquedas on-chain y preguntas de seguimiento. **Ejemplos comunes:** comprobar el precio de BTC y las métricas on-chain, revisar las tasas de financiación de ETH, buscar la actividad de las ballenas de SOL o preguntar sobre la posición macro de GOLD ($XAU). **Selector de velocidad**: en el modo Chat, puedes alternar entre dos niveles de profundidad de respuesta usando el selector en el lado derecho de la entrada: * **Rápido**: respuestas claras y concisas con menos pasos de razonamiento. Bueno para comprobaciones rápidas. * **Calidad**: explicaciones completas con información estructurada. Úsalo para análisis complejos o decisiones de trading.
*** ## Investigación profunda **Cómo activarlo:** escribe `/` en la entrada y selecciona **Investigación profunda** en el menú de barra inclinada. La entrada muestra una `Investigación profunda` etiqueta una vez que el modo esté activo; haz clic en la `×` de la etiqueta para volver a Chat. Deep Research ejecuta un flujo de trabajo de investigación de varias etapas en lugar de responder de inmediato. Minara descompone tu pregunta en tareas, consulta varias fuentes de datos en paralelo, contrasta los hallazgos y produce un informe estructurado con gráficos, citas y un resumen ejecutivo. {% columns %} {% column %}
*Menú de barra inclinada* {% endcolumn %} {% column %}
*Modo de investigación profunda activado* {% endcolumn %} {% endcolumns %} Usa Deep Research cuando necesites un resultado compartible y respaldado por fuentes en lugar de una respuesta rápida. Por ejemplo: un memorando de fondo sobre la posición competitiva de Ethereum, un análisis macro de oro frente a Bitcoin en un entorno de aversión al riesgo, o un resumen sectorial de acciones relacionadas con IA como NVIDIA (NVDA), Microsoft (MSFT) y Amazon (AMZN). La salida se puede descargar como PDF o Word. **Cuándo usar Investigación profunda frente a Chat:** | | Chat | Investigación profunda | | ------------------- | -------------------------------- | -------------------------------------- | | Tiempo de respuesta | Segundos | 1–3 minutos | | Formato de salida | Conversacional | Informe estructurado con secciones | | Ideal para | Decisiones rápidas, seguimientos | Análisis en profundidad, documentación | | Descargable | No | Sí (PDF / Word) | *** ## Visualización de datos **Cómo activarlo:** escribe `/` en la entrada y selecciona **Visualización de datos** en el menú de barra inclinada. La entrada muestra una `Visualización de datos` etiqueta una vez que el modo esté activo; haz clic en la `×` de la etiqueta para volver a Chat. Visualización de datos convierte tu pregunta en una salida de datos estructurados — tablas, gráficos y desgloses visuales — en lugar de prosa extensa. Minara elige el tipo de gráfico que mejor se ajusta a la pregunta (línea, barras, tabla comparativa, distribución, etc.) y lo muestra en línea dentro del chat. {% columns %} {% column %}
*Menú de barra inclinada* {% endcolumn %} {% column %}
*Modo de visualización de datos activado* {% endcolumn %} {% endcolumns %} **Tipos de gráficos disponibles:** Líneas, barras, circular, velas, embudo, dispersión, mapa de calor, radar, calendario, mapa de árbol, Sankey, sunburst, red, medidor. **Cuándo usar Visualización de datos:** * Comparar varios activos en un rango de tiempo, por ejemplo BTC frente a ETH frente a SOL durante 30 días * Visualizar las distribuciones de ballenas o tenedores para un token específico * Crear un desglose de cartera por cadena o activo * Seguir la actividad de wallets con gráficos * Comparar el rendimiento de las acciones entre sectores (AAPL, TSLA, NVDA, AMZN, MSFT) * Convertir un resultado de investigación en un visual que puedes compartir {% hint style="info" %} Las consultas de Visualización de datos suelen costar más créditos que las respuestas estándar de Chat. El coste escala según el número de activos, el rango de fechas y la cantidad de gráficos generados. Empieza con una solicitud solo de tabla si quieres controlar el gasto de créditos y luego añade gráficos en un seguimiento. {% endhint %} *** ## Sube imágenes o archivos Puedes soltar los archivos en la caja de chat para adjuntar imágenes, archivos de Excel/CSV o PDFs junto con tu pregunta. Minara lee el contenido y lo incorpora en su respuesta; por ejemplo, analizando una captura de un gráfico que has anotado, revisando un diario de trading en Excel o resumiendo un PDF de whitepaper. Hasta 5 archivos, 10 MB cada uno. Consulta [Entrada multimodal](/docs/minara-handbook/es/referencia/multimodal-input.md) para más detalles y ejemplos. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://minara.ai/docs/minara-handbook/es/chat/deep-research.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.