ההארקה באמצעות
היתרונות של ביסוס עם
- שיפור הדיוק העובדתי: כדי לצמצם את ההזיות של המודל, התשובות מבוססות על מידע מהעולם האמיתי.
- גישה למידע בזמן אמת: מענה לשאלות על אירועים ונושאים מהזמן האחרון.
- ציון מקורות: כדי לבנות אמון בקרב המשתמשים או לאפשר להם לעיין באתרים רלוונטיים, כדאי להציג את המקורות של הטענות של המודל.
- השלמת משימות מורכבות יותר: שליפת ארטיפקטים ותמונות, סרטונים או מדיה רלוונטיים אחרים כדי לסייע במשימות של חשיבה רציונלית.
- שיפור התשובות שספציפיות לאזור או לשפה: חיפוש מידע שספציפי לאזור או עזרה בתרגום תוכן בצורה מדויקת.
מודלים נתמכים
gemini-3.1-pro-previewgemini-3-flash-previewgemini-3.1-flash-lite-preview-
gemini-3-pro-image-preview(או Nano Banana Pro) -
gemini-3.1-flash-image-preview(נקרא גם Nano Banana 2) gemini-2.5-progemini-2.5-flashgemini-2.5-flash-lite
שפות נתמכות
כאן מפורטות השפות הנתמכות במודלים של Gemini.
הארקה של המודל באמצעות Google Search
|
לוחצים על הספק Gemini API כדי לראות בדף הזה תוכן וקוד שספציפיים לספק. |
כשיוצרים את מופע GenerativeModel, מספקים את GoogleSearch כtool שהמודל יכול להשתמש בו כדי ליצור את התשובה.
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",
// Provide Google Search as a tool that the model can use to generate its response
tools: [Tool.googleSearch()]
)
let response = try await model.generateContent("Who won the euro 2024?")
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
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",
// Provide Google Search as a tool that the model can use to generate its response
tools = listOf(Tool.googleSearch())
)
val response = model.generateContent("Who won the euro 2024?")
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
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,
// Provide Google Search as a tool that the model can use to generate its response
List.of(Tool.GoogleSearch()));
// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);
ListenableFuture response = model.generateContent("Who won the euro 2024?");
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
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",
// Provide Google Search as a tool that the model can use to generate its response
tools: [{ googleSearch: {} }]
}
);
const result = await model.generateContent("Who won the euro 2024?");
console.log(result.response.text());
// Make sure to comply with the "Grounding with Google Search" usage requirements,
// which includes how you use and display the grounded result
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',
// Provide Google Search as a tool that the model can use to generate its response
tools: [
Tool.googleSearch(),
],
);
final response = await model.generateContent([Content.text("Who won the euro 2024?")]);
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
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",
// Provide Google Search as a tool that the model can use to generate its response
tools: new[] { new Tool(new GoogleSearch()) }
);
var response = await model.GenerateContentAsync("Who won the euro 2024?");
UnityEngine.Debug.Log(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
כך בוחרים מודל שמתאימים לתרחיש השימוש ולאפליקציה שלכם.
כדי לקבל תוצאות אופטימליות, מומלץ להשתמש בטמפרטורה של 1.0 (שהיא ברירת המחדל לכל המודלים בגרסה 2.5). איך מגדירים את רמת האקראיות בהגדרות המודל
איך ההארקה עם Google Search עובדת
כשמשתמשים בכלי GoogleSearch, המודל מטפל בכל תהליך העבודה של חיפוש, עיבוד וציטוט מידע באופן אוטומטי.
זרימת העבודה של המודל:
- קבלת הנחיה: האפליקציה שולחת הנחיה למודל Gemini עם הכלי
GoogleSearchמופעל. - ניתוח ההנחיה: המודל מנתח את ההנחיה וקובע אם
Google Search יכול לשפר את התשובה. - שליחת שאילתות אל
Google Search : אם צריך, המודל יוצר באופן אוטומטי שאילתת חיפוש אחת או יותר ומריץ אותן. - עיבוד תוצאות החיפוש: המודל מעבד את
Google Search התוצאות ומנסח תשובה להנחיה המקורית. - החזרת "תוצאה מבוססת": המודל מחזיר תשובה סופית וידידותית למשתמש שמבוססת על תוצאות
Google Search . התשובה הזו כוללת את התשובה הטקסטואלית של המודל ואתgroundingMetadataעם שאילתות החיפוש, תוצאות האינטרנט והמקורות.
שימו לב: אם מספקים את groundingMetadata ולכן היא לא תהיה "תוצאה מבוססת".

הסבר על התוצאה המבוססת
אם התשובה של המודל מבוססת על תוצאות של groundingMetadata שמכיל נתונים מובנים שחשובים לאימות טענות וליצירת חוויית מקור עשירה באפליקציה.
אובייקט groundingMetadata ב'תוצאה מבוססת' מכיל את הפרטים הבאים:
webSearchQueries: מערך של שאילתות החיפוש שנשלחו אלGoogle Search . המידע הזה שימושי לניפוי באגים ולהבנת תהליך החשיבה של המודל.
searchEntryPoint: מכיל את ה-HTML וה-CSS לעיבוד של 'הצעות לשיפורים' שנדרשותGoogle Search . אתם נדרשים לעמוד בדרישות השימוש ב-Grounding עםGoogle Search של ספק ה-API שבחרתם: Gemini Developer API או Vertex AI Gemini API (ראו את הקטע תנאי השירות בתנאים הספציפיים לשירות). בהמשך הדף מוסבר איך משתמשים בתוצאה מבוססת-קרקע ומציגים אותה.
groundingChunks: מערך של אובייקטים שמכילים את המקורות באינטרנט (uriו-title).
groundingSupports: מערך של חלקי מידע לחיבור התגובה של המודלtextלמקורות ב-groundingChunks. כל מקטע מקשר טקסטsegment(מוגדר על ידיstartIndexו-endIndex) ל-groundingChunkIndicesאחד או יותר. השדה הזה עוזר לכם ליצור קישורים למקורות בתוך הטקסט. בהמשך הדף מוסבר איך משתמשים בתוצאה מבוססת-קרקע ומציגים אותה.
זוהי דוגמה לתשובה שכוללת אובייקט groundingMetadata:
{
"candidates": [
{
"content": {
"parts": [
{
"text": "Spain won Euro 2024, defeating England 2-1 in the final. This victory marks Spain's record fourth European Championship title."
}
],
"role": "model"
},
"groundingMetadata": {
"webSearchQueries": [
"UEFA Euro 2024 winner",
"who won euro 2024"
],
"searchEntryPoint": {
"renderedContent": "<!-- HTML and CSS for the search widget -->"
},
"groundingChunks": [
{"web": {"uri": "https://vertexaisearch.cloud.google.com.....", "title": "aljazeera.com"}},
{"web": {"uri": "https://vertexaisearch.cloud.google.com.....", "title": "uefa.com"}}
],
"groundingSupports": [
{
"segment": {"startIndex": 0, "endIndex": 85, "text": "Spain won Euro 2024, defeatin..."},
"groundingChunkIndices": [0]
},
{
"segment": {"startIndex": 86, "endIndex": 210, "text": "This victory marks Spain's..."},
"groundingChunkIndices": [0, 1]
}
]
}
}
]
}
שימוש בתוצאה מבוססת והצגתה
אם המודל משתמש בכלי groundingMetadata בתשובה.
חובה להציג הצעות של
בנוסף לעמידה בדרישות השימוש בכלי
(חובה) הצגת הצעות Google Search
אם התשובה מכילה את המילים "
אובייקט groundingMetadata מכיל את ההצעות searchEntryPoint, שכולל את השדה renderedContent. השדה הזה מספק עיצוב תואם של HTML ו-CSS, שצריך להטמיע כדי להציג הצעות לחיפוש באפליקציה.
במסמכי התיעוד של Google Cloud מפורטות הדרישות לגבי התצוגה וההתנהגות של הצעות
בהמשך הקטע הזה מפורטות דוגמאות קוד.
(חובה) מקורות להצגה
האובייקט groundingMetadata מכיל נתוני מקור מובְנים, במיוחד השדות groundingSupports ו-groundingChunks. אפשר להשתמש במידע הזה כדי לקשר את ההצהרות של המודל ישירות למקורות שלהן בממשק המשתמש (בתוך הטקסט ובאופן מצטבר).
בהמשך הקטע הזה מפורטות דוגמאות קוד.
דוגמאות קוד
דוגמאות הקוד האלה מספקות דפוסים כלליים לשימוש בתוצאה מבוססת-מידע ולהצגתה. עם זאת, באחריותכם לוודא שההטמעה הספציפית שלכם עומדת בדרישות התאימות.
Swift
// ...
// Get the model's response
let text = response.text
// Get the grounding metadata
if let candidate = response.candidates.first,
let groundingMetadata = candidate.groundingMetadata {
// REQUIRED - display Google Search suggestions
// (renderedContent contains HTML and CSS for the search widget)
if let renderedContent = groundingMetadata.searchEntryPoint?.renderedContent {
// TODO(developer): Display Google Search suggestions using a WebView
}
// REQUIRED - display sources
let groundingChunks = groundingMetadata.groundingChunks
for chunk in groundingMetadata.groundingChunks {
if let web = chunk.web {
let title = web.title // for example, "uefa.com"
let uri = web.uri // for example, "https://vertexaisearch.cloud.google.com..."
// TODO(developer): show source in the UI
}
}
}
Kotlin
// ...
// Get the model's response
val text = response.text
// Get the grounding metadata
val groundingMetadata = response.candidates.firstOrNull()?.groundingMetadata
// REQUIRED - display Google Search suggestions
// (renderedContent contains HTML and CSS for the search widget)
val renderedContent = groundingMetadata?.searchEntryPoint?.renderedContent
if (renderedContent != null) {
// TODO(developer): Display Google Search suggestions using a WebView
}
// REQUIRED - display sources
val groundingChunks = groundingMetadata?.groundingChunks
groundingChunks?.let { chunks ->
for (chunk in chunks) {
val title = chunk.web?.title // for example, "uefa.com"
val uri = chunk.web?.uri // for example, "https://vertexaisearch.cloud.google.com..."
// TODO(developer): show source in the UI
}
}
Java
// ...
Futures.addCallback(response, new FutureCallback() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
// Get the model's response
String text = result.getText();
// Get the grounding metadata
GroundingMetadata groundingMetadata =
result.getCandidates()[0].getGroundingMetadata();
if (groundingMetadata != null) {
// REQUIRED - display Google Search suggestions
// (renderedContent contains HTML and CSS for the search widget)
String renderedContent =
groundingMetadata.getSearchEntryPoint().getRenderedContent();
if (renderedContent != null) {
// TODO(developer): Display Google Search suggestions using a WebView
}
// REQUIRED - display sources
List chunks = groundingMetadata.getGroundingChunks();
if (chunks != null) {
for(GroundingChunk chunk : chunks) {
WebGroundingChunk web = chunk.getWeb();
if (web != null) {
String title = web.getTitle(); // for example, "uefa.com"
String uri = web.getUri(); // for example, "https://vertexaisearch.cloud.google.com..."
// TODO(developer): show sources in the UI
}
}
}
}
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
Web
// ...
// Get the model's text response
const text = result.response.text();
// Get the grounding metadata
const groundingMetadata = result.response.candidates?.[0]?.groundingMetadata;
// REQUIRED - display Google Search suggestions
// (renderedContent contains HTML and CSS for the search widget)
const renderedContent = groundingMetadata?.searchEntryPoint?.renderedContent;
if (renderedContent) {
// TODO(developer): render this HTML and CSS in the UI
}
// REQUIRED - display sources
const groundingChunks = groundingMetadata?.groundingChunks;
if (groundingChunks) {
for (const chunk of groundingChunks) {
const title = chunk.web?.title; // for example, "uefa.com"
const uri = chunk.web?.uri; // for example, "https://vertexaisearch.cloud.google.com..."
// TODO(developer): show sources in the UI
}
}
Dart
// ...
// Get the model's response
final text = response.text;
// Get the grounding metadata
final groundingMetadata = response.candidates.first.groundingMetadata;
// REQUIRED - display Google Search suggestions
// (renderedContent contains HTML and CSS for the search widget)
final renderedContent = groundingMetadata?.searchEntryPoint?.renderedContent;
if (renderedContent != null) {
// TODO(developer): Display Google Search suggestions using a WebView
}
// REQUIRED - display sources
final groundingChunks = groundingMetadata?.groundingChunks;
if (groundingChunks != null) {
for (var chunk in groundingChunks) {
final title = chunk.web?.title; // for example, "uefa.com"
final uri = chunk.web?.uri; // for example, "https://vertexaisearch.cloud.google.com..."
// TODO(developer): show sources in the UI
}
}
Unity
// ...
// Get the model's response
var text = response.Text;
// Get the grounding metadata
var groundingMetadata = response.Candidates.First().GroundingMetadata.Value;
// REQUIRED - display Google Search suggestions
// (renderedContent contains HTML and CSS for the search widget)
if (groundingMetadata.SearchEntryPoint.HasValue) {
var renderedContent = groundingMetadata.SearchEntryPoint.Value.RenderedContent;
// TODO(developer): Display Google Search suggestions using a WebView
}
// REQUIRED - display sources
foreach(GroundingChunk chunk in groundingMetadata.GroundingChunks) {
var title = chunk.Web.Value.Title; // for example, "uefa.com"
var uri = chunk.Web.Value.Uri; // for example, "https://vertexaisearch.cloud.google.com..."
// TODO(developer): show sources in the UI
}
תוצאות מבוססות ומעקב אחרי שימוש בתכונות AI במסוף Firebase
אם הפעלתם מעקב אחרי שימוש בתכונות AI במסוף Firebase, התשובות נשמרות ב-Cloud Logging. כברירת מחדל, תקופת השמירה של הנתונים האלה היא 30 יום.
באחריותכם לוודא שתקופת השמירה הזו, או כל תקופה מותאמת אישית שהגדרתם, תואמת באופן מלא לתרחיש השימוש הספציפי שלכם ולכל דרישות התאימות הנוספות של ספק Gemini API שבחרתם: Gemini Developer API או Vertex AI Gemini API (ראו את הקטע תנאי השירות בתנאים הספציפיים לשירות). יכול להיות שתצטרכו לשנות את תקופת השמירה ב-Cloud Logging כדי לעמוד בדרישות האלה.
תמחור ומגבלות
חשוב לעיין בתמחור, בזמינות המודלים ובמכסות של Grounding with