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.
Python
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)
JavaScript
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);
REST
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.

- Comando do usuário:seu aplicativo envia um comando do usuário para a API Gemini com a ferramenta
google_searchativada. - Análise de comandos:o modelo analisa o comando e determina se uma Pesquisa Google pode melhorar a resposta.
- Pesquisa Google:se necessário, o modelo gera automaticamente uma ou várias consultas de pesquisa e as executa.
- Processamento de resultados da pesquisa:o modelo processa os resultados da pesquisa, sintetiza as informações e formula uma resposta.
- 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
annotationsinline contendo as citações, bem como as etapasgoogle_search_callegoogle_search_resultcom 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,