Embasamento com a Pesquisa Google

O embasamento com a Pesquisa Google conecta o modelo do Gemini ao conteúdo da Web em tempo real e funciona com todos os idiomas disponíveis. Isso permite que o Gemini forneça respostas mais precisas e cite fontes verificáveis além do limite de conhecimento.

O embasamento ajuda a criar aplicativos que podem:

• Aumentar a precisão factual:reduza as alucinações do modelo com base em informações do mundo real.
• Acessar informações em tempo real:responda a perguntas sobre eventos e tópicos recentes.

• Fornecer citações:crie confiança do usuário mostrando as fontes das declarações do modelo.

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input="Who won the euro 2024?",
    tools=[{"type": "google_search"}]
)

print(interaction.output_text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3.6-flash",
    input: "Who won the euro 2024?",
    tools: [{ type: "google_search" }]
});

console.log(interaction.output_text);

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.6-flash",
    "input": "Who won the euro 2024?",
    "tools": [{"type": "google_search"}]
  }'

Como funciona o embasamento com a Pesquisa Google

Quando você ativa a ferramenta google_search, o modelo processa todo o fluxo de trabalho de pesquisa, processamento e citação de informações automaticamente.

1. Comando do usuário:seu aplicativo envia um comando do usuário para a API Gemini com a ferramenta google_search ativada.
2. Análise de comandos:o modelo analisa o comando e determina se uma Pesquisa Google pode melhorar a resposta.
3. Pesquisa Google:se necessário, o modelo gera automaticamente uma ou várias consultas de pesquisa e as executa.
4. Processamento de resultados da pesquisa:o modelo processa os resultados da pesquisa, sintetiza as informações e formula uma resposta.
5. Resposta embasada:a API retorna uma resposta final e fácil de usar que é baseada nos resultados da pesquisa. Essa resposta inclui a resposta de texto do modelo com annotations inline contendo as citações, bem como as etapas google_search_call e google_search_result com as consultas e sugestões de pesquisa.

Entender a resposta de embasamento

Quando uma resposta é embasada, a saída de texto do modelo inclui annotations inline diretamente no bloco de conteúdo de texto. Essas anotações fornecem informações de citação que vinculam partes da resposta às respectivas fontes.

{
  "steps": [
    {
      "type": "thought",
      "summary": [
        {
          "type": "text",
          "text": "The user is asking for the winner of Euro 2024. I need to search for the result of the Euro 2024 final."
        }
      ],
      "signature": "CoMDAXLI2nynRYojJIy6B1Jh9os2crpWLfB0..."
    },
    {
      "type": "google_search_call",
      "arguments": {
        "queries": ["UEFA Euro 2024 winner"]
      }
    },
    {
      "type": "google_search_result",
      "call_id": "search_001",
      "result": [
        {
          "search_suggestions": "<!-- HTML and CSS for the search widget -->"
        }
      ]
    },
    {
      "type": "model_output",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Spain won Euro 2024, defeating England 2-1 in the final. This victory marks Spain's record fourth European Championship title.",
          "annotations": [
            {
              "type": "url_citation",
              "url": "https://www.aljazeera.com/sports/euro-2024-final",
              "title": "aljazeera.com",
              "start_index": 0,
              "end_index": 56
            },
            {
              "type": "url_citation",
              "url": "https://www.uefa.com/euro2024/news/spain-wins-euro-2024",
              "title": "uefa.com",
              "start_index": 57,
              "end_index": 124
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Os principais campos na resposta:

• google_search_call : contém as queries de pesquisa que o modelo executou.
• google_search_result : contém search_suggestions, um snippet HTML para renderizar sugestões de pesquisa na sua interface. Os requisitos de uso completos estão detalhados nos Termos de Serviço.
• text com annotations : a resposta sintetizada do modelo com citações inline. Cada anotação url_citation vincula um segmento de texto (definido por start_index e end_index) a um URL de origem. Essa é a chave para criar citações inline.

O embasamento com a Pesquisa Google também pode ser usado em combinação com a ferramenta de contexto de URL para embasar respostas em dados públicos da Web e nos URLs específicos que você fornece.

Atribuir fontes com citações inline

A API retorna anotações url_citation inline no bloco de conteúdo de texto, oferecendo controle total sobre como você mostra as fontes na interface do usuário. Cada anotação inclui start_index e end_index para identificar qual parte do texto ela cita. Saiba como extrair e mostrar essas informações.

for step in interaction.steps:
    if step.type == "model_output":
        for content_block in step.content:
            if content_block.type == "text":
                print(content_block.text)
                if content_block.annotations:
                    print("\nCitations:")
                    for annotation in content_block