URL 컨텍스트

URL 컨텍스트 도구를 사용하면 URL 형식으로 모델에 추가 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. 모델은 이러한 URL의 콘텐츠에 액세스하여 대답을 알리고 개선할 수 있습니다.

URL 컨텍스트에는 다음과 같은 이점이 있습니다.

  • 데이터 추출: 기사 또는 여러 URL에서 가격, 이름 또는 주요 결과와 같은 특정 정보를 제공합니다.

  • 정보 비교: 여러 보고서, 기사 또는 PDF를 분석하여 차이점을 파악하고 추세를 추적합니다.

  • 콘텐츠 합성 및 생성: 여러 소스 URL의 정보를 결합하여 정확한 요약, 블로그 게시물, 보고서 또는 테스트 질문을 생성합니다.

  • 코드 및 기술 콘텐츠 분석: GitHub 저장소 또는 기술 문서의 URL을 제공하여 코드를 설명하거나, 설정 안내를 생성하거나, 질문에 답변합니다.

URL 컨텍스트 도구를 사용할 때는 권장사항과 제한사항을 검토해야 합니다.

지원되는 모델

  • gemini-3.1-pro-preview
  • gemini-3.7-flash (이전 gemini-3.6-flash 및 gemini-3.5-flash)
  • gemini-3.5-flash-lite (이전 gemini-3.1-flash-lite)

범용 Gemini 2.5 모델은 이 기능을 지원하지만 모두 지원 중단되었습니다.

지원 언어

지원 언어를 참고하세요. Gemini 모델

URL 컨텍스트 도구 사용

URL 컨텍스트 도구를 사용하는 방법은 다음 두 가지입니다.

URL 컨텍스트 도구만 사용

Gemini API 제공업체를 클릭하여 이 페이지에서 제공업체별 콘텐츠 및 코드를 확인합니다.

GenerativeModel 인스턴스를 만들 때 UrlContext를 도구로 제공합니다. 그런 다음 모델이 액세스하고 분석할 특정 URL을 프롬프트에 직접 제공합니다.

다음 예에서는 서로 다른 웹사이트의 두 레시피를 비교하는 방법을 보여줍니다.

Swift 


import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
let model = ai.generativeModel(
    modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
    // Enable the URL context tool.
    tools: [Tool.urlContext()]
)

// Specify one or more URLs for the tool to access.
let url1 = "FIRST_RECIPE_URL"
let url2 = "SECOND_RECIPE_URL"

// Provide the URLs in the prompt sent in the request.
let prompt = "Compare the ingredients and cooking times from the recipes at \(url1) and \(url2)"

// Get and handle the model's response.
let response = try await model.generateContent(prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

Kotlin 


// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    // Enable the URL context tool.
    tools = listOf(Tool.urlContext())
)

// Specify one or more URLs for the tool to access.
val url1 = "FIRST_RECIPE_URL"
val url2 = "SECOND_RECIPE_URL"

// Provide the URLs in the prompt sent in the request.
val prompt = "Compare the ingredients and cooking times from the recipes at $url1 and $url2"

// Get and handle the model's response.
val response = model.generateContent(prompt)
print(response.text)

Java 


// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel("GEMINI_MODEL_NAME",
                        null,
                        null,
                        // Enable the URL context tool.
                        List.of(Tool.urlContext(new UrlContext())));

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

// Specify one or more URLs for the tool to access.
String url1 = "FIRST_RECIPE_URL";
String url2 = "SECOND_RECIPE_URL";

// Provide the URLs in the prompt sent in the request.
String prompt = "Compare the ingredients and cooking times from the recipes at " + url1 + " and " + url2 + "";

ListenableFuture response = model.generateContent(prompt);
  Futures.addCallback(response, new FutureCallback() {
      @Override
      public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
          String resultText = result.getText();
          System.out.println(resultText);
      }

      @Override
      public void onFailure(Throwable t) {
          t.printStackTrace();
      }
  }, executor);

Web 


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer): Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
const model = getGenerativeModel(
  ai,
  {
    model: "GEMINI_MODEL_NAME",
    // Enable the URL context tool.
    tools: [{ urlContext: {} }]
  }
);

// Specify one or more URLs for the tool to access.
const url1 = "FIRST_RECIPE_URL"
const url2 = "SECOND_RECIPE_URL"

// Provide the URLs in the prompt sent in the request.
const prompt = `Compare the ingredients and cooking times from the recipes at ${url1} and ${url2}`

// Get and handle the model's response.
const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());

Dart 


import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  // Enable the URL context tool.
  tools: [
    Tool.urlContext(),
  ],
);

// Specify one or more URLs for the tool to access.
final url1 = "FIRST_RECIPE_URL";
final url2 = "SECOND_RECIPE_URL";

// Provide the URLs in the prompt sent in the request.
final prompt = "Compare the ingredients and cooking times from the recipes at $url1 and $url2";

// Get and handle the model's response.
final response = await model.generateContent([Content.text(prompt)]);
print(response.text);

Unity 


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  // Enable the URL context tool.
  tools: new[] { new Tool(new UrlContext()) }
);

// Specify one or more URLs for the tool to access.
var url1 = "FIRST_RECIPE_URL";
var url2 = "SECOND_RECIPE_URL";

// Provide the URLs in the prompt sent in the request.
var prompt = $"Compare the ingredients and cooking times from the recipes at {url1} and {url2}";

// Get and handle the model's response.
var response = await model.GenerateContentAsync(prompt);
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

사용 사례 및 앱에 적합한 모델 를 선택하는 방법을 알아보세요.

Gemini API 제공업체를 클릭하여 이 페이지에서 제공업체별 콘텐츠 및 코드를 확인합니다.

URL 컨텍스트와 Google Search으로 그라운딩을 모두 사용 설정할 수 있습니다. 이 구성을 사용하면 특정 URL이 포함되거나 포함되지 않은 프롬프트를 작성할 수 있습니다.

Google Search으로 그라운딩도 사용 설정된 경우 모델은 먼저 Google Search을 사용하여 관련 정보를 찾은 다음 URL 컨텍스트 도구를 사용하여 검색 결과의 콘텐츠를 읽어 정보를 더 심층적으로 이해할 수 있습니다. 이 접근 방식은 광범위한 검색과 특정 페이지의 심층 분석이 모두 필요한 프롬프트에 유용합니다.

몇 가지 사용 사례는 다음과 같습니다.

  • 생성된 대답의 일부에 도움이 되도록 프롬프트에 URL을 제공합니다. 그러나 적절한 대답을 생성하려면 모델에 다른 주제에 관한 추가 정보가 필요하므로 그라운딩 Google Search 도구를 사용합니다.

    프롬프트 예시:
    Give me a three day event schedule based on YOUR_URL. Also what do I need to pack according to the weather?

  • 프롬프트에 URL을 전혀 제공하지 않습니다. 따라서 적절한 대답을 생성하기 위해 모델은 그라운딩Google Search 도구 를 사용하여 관련 URL을 찾은 다음 URL 컨텍스트 도구를 사용하여 콘텐츠를 분석합니다.

    프롬프트 예시:
    Recommend 3 beginner-level books to learn about the latest YOUR_SUBJECT.

다음 예에서는 URL 컨텍스트와 Google Search으로 그라운딩이라는 두 도구를 모두 사용 설정하고 사용하는 방법을 보여줍니다.


import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
let model = ai.generativeModel(
    modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
    // Enable both the URL context tool and Google Search tool.
    tools: [
      Tool.urlContex(),
      Tool.googleSearch()
    ]
)

// Specify one or more URLs for the tool to access.
let url = "YOUR_URL"

// Provide the URLs in the prompt sent in the request.
// If the model can't generate a response using its own knowledge or the content in the specified URL,
// then the model will use the grounding with Google Search tool.
let prompt = "Give me a three day event schedule based on \(url). Also what do I need to pack according to the weather?"

// Get and handle the model's response.
let response = try await model.generateContent(prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

// Make sure to comply with the "Grounding with Google Search" usage requirements,
// which includes how you use and display the grounded result



// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    // Enable both the URL context tool and Google Search tool.
    tools = listOf(Tool.urlContext(), Tool.googleSearch())
)

// Specify one or more URLs for the tool to access.
val url = "YOUR_URL"

// Provide the URLs in the prompt sent in the request.
// If the model can't generate a response using its own knowledge or the content in the specified URL,
// then the model will use the grounding with Google Search tool.
val prompt = "Give me a three day event schedule based on $url. Also what do I need to pack according to the weather?"

// Get and handle the model's response.
val response = model.generateContent(prompt)
print(response.text)

// Make sure to comply with the "Grounding with Google Search" usage requirements,
// which includes how you use and display the grounded result



// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel("GEMINI_MODEL_NAME",
                        null,
                        null,
                        // Enable both the URL context tool and Google Search tool.
                        List.of(Tool.urlContext(new UrlContext()), Tool.googleSearch(new GoogleSearch())));

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

// Specify one or more URLs for the tool to access.
String url = "YOUR_URL";

// Provide the URLs in the prompt sent in the request.
// If the model can't generate a response using its own knowledge or the content in the specified URL,
// then the model will use the grounding with Google Search tool.
String prompt = "Give me a three day event schedule based on " + url + ". Also what do I need to pack according to the weather?";

ListenableFuture response = model.generateContent(prompt);
  Futures.addCallback(response, new FutureCallback() {
      @Override
      public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
          String resultText = result.getText();
          System.out.println(resultText);
      }

      @Override
      public void onFailure(Throwable t) {
          t.printStackTrace();
      }
  }, executor);

// Make sure to comply with the "Grounding with Google Search" usage requirements,
// which includes how you use and display the grounded result



import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer): Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
const model = getGenerativeModel(
  ai,