پایه‌مندسازی با Google Maps

پایه‌مندسازی با Google Maps قابلیت‌های زایای Gemini را با داده‌های غنی، واقعی، و به‌روز Google Maps متصل می‌کند. این ویژگی به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد عملکرد آگاه از مکان را به‌راحتی در برنامه‌هایشان ادغام کنند. وقتی پرسمان کاربر زمینه‌ای مرتبط با داده‌های Maps داشته باشد، مدل Gemini از Google Maps استفاده می‌کند تا پاسخ‌های دقیق و به‌روزی ارائه دهد که با مکان مشخص‌شده یا منطقه عمومی کاربر مرتبط باشد.

  • پاسخ‌های دقیق و آگاه به مکان: از داده‌های گسترده و به‌روز Google Maps برای پُرسمان‌های جغرافیایی خاص استفاده کنید.
  • شخصی‌سازی بهبودیافته: توصیه‌ها و اطلاعات را براساس مکان‌های ارائه‌شده توسط کاربر سفارشی‌سازی کنید.

شروع کنید

این مثال نشان می‌دهد چگونه «مستندسازی» را با Google Maps در برنامه خودتان یکپارچه کنید تا پاسخ‌های دقیق و مکان‌آگاه به پُرسمان‌های کاربر ارائه دهید. این پیام‌واره توصیه‌های محلی را با مکان اختیاری کاربر درخواست می‌کند و به مدل Gemini امکان می‌دهد از داده‌های Google Maps استفاده کند.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

prompt = "What are the best Italian restaurants within a 15-minute walk from here?"

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-3.8-flash',
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        # Turn on grounding with Google Maps
        tools=[types.Tool(google_maps=types.GoogleMaps())],
        # Optionally provide the relevant location context (this is in Los Angeles)
        tool_config=types.ToolConfig(retrieval_config=types.RetrievalConfig(
            lat_lng=types.LatLng(
                latitude=34.050481, longitude=-118.248526))),
    ),
)

print("Generated Response:")
print(response.text)

if grounding := response.candidates[0].grounding_metadata:
  if grounding.grounding_chunks:
    print('-' * 40)
    print("Sources:")
    for chunk in grounding.grounding_chunks:
      print(f'- [{chunk.maps.title}]({chunk.maps.uri})')

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function generateContentWithMapsGrounding() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.8-flash",
    contents: "What are the best Italian restaurants within a 15-minute walk from here?",
    config: {
      // Turn on grounding with Google Maps
      tools: [{ googleMaps: {} }],
      toolConfig: {
        retrievalConfig: {
          // Optionally provide the relevant location context (this is in Los Angeles)
          latLng: {
            latitude: 34.050481,
            longitude: -118.248526,
          },
        },
      },
    },
  });

  console.log("Generated Response:");
  console.log(response.text);

  const grounding = response.candidates[0]?.groundingMetadata;
  if (grounding?.groundingChunks) {
    console.log("-".repeat(40));
    console.log("Sources:");
    for (const chunk of grounding.groundingChunks) {
      if (chunk.maps) {
        console.log(`- [${chunk.maps.title}](${chunk.maps.uri})`);
      }
    }
  }
}

generateContentWithMapsGrounding();

REST

curl -X POST 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "x-goog-api-key: ${GEMINI_API_KEY}" \
  -d '{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "What are the best Italian restaurants within a 15-minute walk from here?"
    }]
  }],
  "tools": [{"googleMaps": {}}],
  "toolConfig": {
    "retrievalConfig": {
      "latLng": {"latitude": 34.050481, "longitude": -118.248526}
    }
  }
}'

روش کار «پایه‌مندسازی با Google Maps»

پایه‌مندسازی با Google Maps بااستفاده از Maps API به‌عنوان منبع پایه‌مندسازی، Gemini API را با بوم‌سازگان Google Geo یکپارچه می‌کند. وقتی پرسمان کاربر حاوی بافت جغرافیایی باشد، مدل Gemini می‌تواند ابزار «پایه‌گذاری با Google Maps» را فراخوانی کند. سپس مدل می‌تواند پاسخ‌هایی تولید کند که براساس داده‌های Google Maps مرتبط با مکان ارائه‌شده باشد.

این فرایند معمولاً شامل موارد زیر است:

  1. پُرسمان کاربر: کاربر پُرسمانی را به برنامه شما ارسال می‌کند که احتمالاً شامل بافت جغرافیایی است (برای نمونه، «قهوه‌سراهای اطراف من»، «موزه‌های سان‌فرانسیسکو»).
  2. فراخوانی ابزار: مدل Gemini با تشخیص هدف جغرافیایی، ابزار «پایه‌مندسازی با Google Maps» را فراخوانی می‌کند. این ابزار می‌تواند به‌صورت اختیاری با latitude و longitude کاربر ارائه شود. این ابزار یک ابزار جستجوی نوشتاری است و عملکردی مشابه جستجو در Maps دارد، به این صورت که پُرسمان‌های محلی («نزدیک من») از مختصات استفاده می‌کنند، درحالی‌که پُرسمان‌های خاص یا غیرمحلی احتمالاً تحت‌تأثیر مکان صریح قرار نمی‌گیرند.
  3. بازیابی داده‌ها: سرویس «پایه‌گذاری با Google Maps» از Google Maps برای دریافت اطلاعات مرتبط (برای نمونه، مکان‌ها، مرورها، عکس‌ها، نشانی‌ها، ساعات کاری) پُرسمان می‌کند.
  4. تولید مبتنی بر واقعیت: از داده‌های بازیابی‌شده Maps برای اطلاع‌رسانی به پاسخ مدل Gemini استفاده می‌شود و از این طریق دقت و ارتباط واقعی تضمین می‌شود.
  5. پاسخ: مدل پاسخ نوشتاری برمی‌گرداند که شامل ارجاع به منابع Google Maps است.

چرا و چه زمانی از «پایه‌مندسازی با Google Maps» استفاده کنیم

«مکان‌یابی با Google Maps» برای برنامه‌هایی که به اطلاعات دقیق، به‌روز، و مکان‌محور نیاز دارند ایده‌آل است. این ویژگی با ارائه محتوای مرتبط و شخصی‌سازی‌شده که از پایگاه داده گسترده Google Maps با بیش‌از ۲۵۰ میلیون مکان در سراسر جهان پشتیبانی می‌شود، تجربه کاربر را بهبود می‌بخشد.

وقتی برنامه‌تان به موارد زیر نیاز دارد باید از «پایه‌مندسازی با Google Maps» استفاده کنید:

  • به سؤالات مربوط به مناطق جغرافیایی پاسخ‌های کامل و دقیق ارائه دهید.
  • برنامه‌ریزهای سفر مکالمه‌ای و راهنمای محلی بسازید.
  • براساس مکان و اولویت‌های کاربر (مثل رستوران‌ها یا فروشگاه‌ها)، نقاط موردعلاقه را توصیه می‌کند.
  • تجربه‌های آگاه از مکان برای خدمات اجتماعی، خرده‌فروشی، یا ارسال غذا ایجاد کنید.

«پایه‌گذاری با Google Maps» در موارد استفاده‌ای که در آن‌ها نزدیکی و داده‌های واقعی فعلی حیاتی است، مثل پیدا کردن «بهترین قهوه‌سرای اطراف من» یا دریافت مسیر، عالی عمل می‌کند.

روش‌ها و پارامترهای میانای برنامه‌سازی کاربردی

پایه‌مندسازی با Google Maps ازطریق Gemini API به‌عنوان ابزاری در روش generateContent آشکار می‌شود. با افزودن شیء googleMaps به پارامتر tools درخواستتان، «مکان‌یابی با Google Maps» را فعال و پیکربندی می‌کنید.

(قالب) JSON

{
  "contents": [{
    "parts": [
      {"text": "Restaurants near Times Square."}
    ]
  }],
  "tools":  { "googleMaps": {} }
}

علاوه‌براین، این ابزار از انتقال مکان زمینه‌ای به‌عنوان toolConfig پشتیبانی می‌کند.

(قالب) JSON

{
  "contents": [{
    "parts": [
      {"text": "Restaurants near here."}
    ]
  }],
  "tools":  { "googleMaps": {} },
  "toolConfig":  {
    "retrievalConfig": {
      "latLng": {
        "latitude": 40.758896,
        "longitude": -73.985130
      }
    }
  }
}

آشنایی با پاسخ مستندسازی

وقتی پاسخ با داده‌های Google Maps باموفقیت زمینه‌سازی شود، پاسخ شامل فیلد groundingMetadata می‌شود. این داده‌های ساختاری برای درستی‌سنجی ادعاها و ایجاد تجربه استناد غنی در برنامه شما و همچنین برآورده کردن الزامات استفاده از سرویس ضروری است.

(قالب) JSON

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": "CanteenM is an American restaurant with..."
          }
        ],
        "role": "model"
      },
      "groundingMetadata": {
        "groundingChunks": [
          {
            "maps": {
              "uri": "https://maps.google.com/?cid=13100894621228039586",
              "title": "Heaven on 7th Marketplace",
              "placeId": "places/ChIJ0-zA1vBZwokRon0fGj-6z7U"
            },
            // repeated ...
          }
        ],
        "groundingSupports": [
          {
            "segment": {
              "startIndex": 0,
              "endIndex": 79,
              "text": "CanteenM is an American restaurant with a 4.6-star rating and is open 24 hours."
            },
            "groundingChunkIndices": [0]
          },
          // repeated ...
        ],
        "webSearchQueries": [
          "restaurants near me"
        ]
      }
    }
  ]
}

‫Gemini API اطلاعات زیر را با groundingMetadata برمی‌گرداند:

  • ‫groundingChunks: آرایه‌ای از اشیای حاوی منابع maps (uri، placeId، و title).
  • groundingSupports: آرایه‌ای از تکه‌ها برای اتصال نوشتار پاسخ مدل به منابع در groundingChunks. هر بخش یک بازه نوشتاری (تعریف‌شده توسط startIndex و endIndex) را به یک یا چند groundingChunkIndices پیوند می‌دهد. این کلید ساختن استنادهای درون‌خطی است.

برای دیدن تکه‌کدی که نحوه پرداز زدن به فهرست‌های منابع درون‌نوشتاری در نوشتار را نشان می‌دهد، مثال در اسناد «استناد به Google Search» را ببینید.

موارد استفاده

پایه‌مندسازی با Google Maps از موارد استفاده مختلفی که به مکان آگاه هستند پشتیبانی می‌کند. مثال‌های زیر نشان می‌دهد که چگونه پیام‌واره‌ها و پارامترهای مختلف می‌توانند از «زمینه‌یابی با Google Maps» بهره ببرند. اطلاعات موجود در «نتایج مستند Google Maps» ممکن است با شرایط واقعی متفاوت باشد.

رسیدگی به سؤالات مختص مکان

درباره مکان خاصی سؤالات دقیق بپرسید تا براساس مرورهای کاربران Google و داده‌های دیگر Maps پاسخ دریافت کنید.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

prompt = "Is there a cafe near the corner of 1st and Main that has outdoor seating?"

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-3.8-flash',
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        # Turn on the Maps tool
        tools=[types.Tool(google_maps=types.GoogleMaps())],

        # Provide the relevant location context (this is in Los Angeles)
        tool_config=types.ToolConfig(retrieval_config=types.RetrievalConfig(
            lat_lng=types.LatLng(
                latitude=34.050481, longitude=-118.248526))),
    ),
)

print("Generated Response:")
print(response.text)

if grounding := response.candidates[0].grounding_metadata:
  if chunks := grounding.grounding_chunks:
    print('-' * 40)
    print("Sources:")
    for chunk in chunks:
      print(f'- [{chunk.maps.title}]({chunk.maps.uri})')
  ```

جاوا اسکریپت

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function run() {
  const prompt = "Is there a cafe near the corner of 1st and Main that has outdoor seating?";

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: 'gemini-3.8-flash',
    contents: prompt,
    config: {
      // Turn on the Maps tool
      tools: [{googleMaps: {}}],
      // Provide the relevant location context (this is in Los Angeles)
      toolConfig: {
        retrievalConfig: {
          latLng: {
            latitude: 34.050481,
            longitude: -118.248526
          }
        }
      }
    },
  });

  console.log("Generated Response:");
  console.log(response.text);

  const chunks = response.candidates[0].groundingMetadata?.groundingChunks;
  if (chunks) {
    console.log('-'.repeat(40));
    console.log("Sources:");
    for (const chunk of chunks) {
      if (chunk.maps) {
        console.log(`- [${chunk.maps.title}](${chunk.maps.uri})`);
      }
    }
  }
}

run();

REST

curl -X POST 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "x-goog-api-key: ${GEMINI_API_KEY}" \
  -d '{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "Is there a cafe near the corner of 1st and Main that has outdoor seating?"
    }]
  }],
  "tools": [{"googleMaps": {}}],
  "toolConfig": {
    "retrievalConfig": {
      "latLng": {"latitude": 34.050481, "longitude": -118.248526}
    }
  }
}'

ارائه شخصی‌سازی براساس مکان

توصیه‌هایی متناسب با اولویت‌های کاربر و یک منطقه جغرافیایی خاص دریافت کنید.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

prompt = "Which family-friendly restaurants near here have the best playground reviews?"

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-3.8-flash',
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
      tools=[types.Tool(google_maps=types.GoogleMaps())],
      tool_config=types.ToolConfig(retrieval_config=types.RetrievalConfig(
          # Provide the location as context; this is Austin, TX.
          lat_lng=types.LatLng(
              latitude=30.2672, longitude=-97.7431))),
    ),
)

print("Generated Response:")
print(response.text)

if grounding := response.candidates[0].grounding_metadata:
  if chunks := grounding.grounding_chunks:
    print('-' * 40)
    print("Sources:")
    for chunk in chunks:
      print(f'- [{chunk.maps.title}]({chunk.maps.uri})')

جاوا اسکریپت

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function run() {
  const prompt = "Which family-friendly restaurants near here have the best playground reviews?";

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: 'gemini-3.8-flash',
    contents: prompt,
    config: {
      tools: [{googleMaps: {}}],
      toolConfig: {
        retrievalConfig: {
          // Provide the location as context; this is Austin, TX.
          latLng: {
            latitude: 30.2672,
            longitude: -97.7431
          }
        }
      }
    },
  });

  console.log("Generated Response:");
  console.log(response.text);

  const chunks = response.candidates[0].groundingMetadata?.groundingChunks;
  if (chunks) {
    console.log('-'.repeat(40));
    console.log("Sources:");
    for (const chunk of chunks) {
      if (chunk.maps) {
        console.log(`- [${chunk.maps.title}](${chunk.maps.uri})`);
      }
    }
  }
}

run();

REST

curl -X POST 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "x-goog-api-key: ${GEMINI_API_KEY}" \
  -d '{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "Which family-friendly restaurants near here have the best playground reviews?"
    }],
  }],
  "tools": [{"googleMaps": {}}],
  "toolConfig": {
    "retrievalConfig": {
      "latLng": {"latitude": 30.2672, "longitude": -97.7431}
    }
  }
}'

کمک در برنامه‌ریزی سفر

برنامه‌های چندروزه با مسیرها و اطلاعات مربوط به مکان‌های مختلف تولید کنید، که برای برنامه‌های سفر عالی است.

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

prompt = "Plan a day in San Francisco for me. I want to see the Golden Gate Bridge, visit a museum, and have a nice dinner."

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-3.8-flash',
    contents=prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
      tools=[types.Tool(google_maps=types.GoogleMaps())],
      tool_config=types.ToolConfig(retrieval_config=types.RetrievalConfig(
          # Provide the location as context, this is in San Francisco.
          lat_lng=types.LatLng(
              latitude=37.78193, longitude=-122.40476))),
    ),
)

print("Generated Response:")
print(response.text)

if grounding := response.candidates[0].grounding_metadata:
  if grounding.grounding_chunks:
    print('-' * 40)
    print("Sources:")
    for chunk in grounding.grounding_chunks:
      print(f'- [{chunk.maps.title}]({chunk.maps.uri})')

جاوا اسکریپت

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function run() {
  const prompt = "Plan a day in San Francisco for me. I want to see the Golden Gate Bridge, visit a museum, and have a nice dinner.";

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: 'gemini-3.8-flash',
    contents: prompt,
    config: {
      tools: [{googleMaps: {}}],
      toolConfig: {
        retrievalConfig: {
          // Provide the location as context, this is in San Francisco.
          latLng: {
            latitude: 37.78193,
            longitude: -122.40476
          }
        }
      }
    },
  });

  console.log("Generated Response:");
  console.log(response.text);

  const groundingMetadata = response.candidates[0]?.groundingMetadata;
  if (groundingMetadata) {
    if (groundingMetadata.groundingChunks) {
      console.log('-'.repeat(40));
      console.log("Sources:");
      for (const chunk of groundingMetadata.groundingChunks) {
        if (chunk.maps) {
          console.log(`- [${chunk.maps.title}](${chunk.maps.uri})`);
        }
      }
    }
  }
}

run();

REST

curl -X POST 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H "x-goog-api-key: ${GEMINI_API_KEY}" \
  -d '{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "Plan a day in San Francisco for me. I want to see the Golden Gate Bridge, visit a museum, and have a nice dinner."
    }]
  }],
  "tools": [{"googleMaps": {}}],
  "toolConfig": {
    "retrievalConfig": {
    "latLng": {"latitude": 37.78193, "longitude": -122.40476}
  }
  }
}'

الزامات استفاده از سرویس

این بخش الزامات استفاده از سرویس را برای «زمینه‌یابی با Google Maps» توضیح می‌دهد.

کاربر را از استفاده از منابع Google Maps مطلع کنید

با هر نتیجه «پایه‌مند» Google Maps، منابعی را دریافت خواهید کرد که groundingChunks از هر پاسخ پشتیبانی می‌کنند. فراداده زیر نیز برگردانده می‌شود:

  • نشانی وب منبع
  • عنوان
  • شناسه

هنگام ارائه نتایج «زمینه‌یابی با Google Maps»، باید منابع Google Maps منسوب را مشخص کنید و کاربران خود را از موارد زیر مطلع کنید:

  • منابع Google Maps باید بلافاصله پس‌از محتوای تولیدشده‌ای که منابع پشتیبانی می‌کنند، ذکر شوند. این محتوای تولیدشده همچنین به‌عنوان «نتیجه زمینه‌ای Google Maps» شناخته می‌شود.
  • منابع Google Maps باید در یک تعامل کاربر قابل‌مشاهده باشند.

نمایش منابع Google Maps با پیوندهای Google Maps

برای هر منبع در groundingChunks و در grounding_chunks.maps.placeAnswerSources.reviewSnippets، پیش‌نمایش پیوند باید با رعایت این الزامات تولید شود:

  • هر منبع را با پیروی از نوشتار Google Maps دستورالعمل‌های اسنادی به Google Maps نسبت دهید.
  • عنوان منبع ارائه‌شده در پاسخ را نمایش دهید.
  • بااستفاده از uri یا googleMapsUri از پاسخ، به منبع پیوند دهید.

این تصاویر حداقل الزامات را برای نمایش منابع و پیوندهای Google Maps نشان می‌دهد.

پیام‌واره با پاسخ نشان‌دهنده منابع

می‌توانید نمای منابع را جمع کنید.

پیام‌واره با پاسخ و منابع جمع شد

اختیاری: پیش‌نمایش پیوند را با محتوای اضافی، مانند موارد زیر، بهبود دهید:

  • نمادک Google Maps قبل‌از نوشتار اسنادی Google Maps درج می‌شود.
  • عکسی از نشانی وب منبع (og:image).

برای اطلاعات بیشتر درباره برخی‌از ارائه‌دهندگان داده Google Maps و شرایط پروانه آن‌ها، اعلامیه‌های حقوقی Google Maps و Google Earth را ببینید.

رهنمودهای اسنادی نوشتاری Google Maps

وقتی منابع را در متن به Google Maps نسبت می‌دهید، این دستورالعمل‌ها را دنبال کنید:

  • متن Google Maps را به هیچ‌وجه تغییر ندهید:
    • حروف بزرگ Google Maps را تغییر ندهید.
    • ‫Google Maps را در چند خط نپیچید.
    • ‫Google Maps را به زبان دیگری بومی‌سازی نکنید.
    • بااستفاده از ویژگی HTML translate="no"، از ترجمه Google Maps توسط مرورگرها جلوگیری کنید.
  • نوشتار Google Maps را به‌سبک شرح‌داده‌شده در جدول زیر بنویسید:
دارایی سبک
Font family ‫Roboto. بار کردن قلم اختیاری است.
Fallback font family هر قلم سن‌سریف نوشتار اصلی که ازقبل در محصولتان استفاده شده است یا «سن‌سریف» برای فراخواندن قلم سیستم پیش‌فرض
Font style معمولی
Font weight ۴۰۰
Font color سفید، سیاه (#1F1F1F)، یا خاکستری (#5E5E5E). تضاد دسترس‌پذیر (۴٫۵:۱) با پس‌زمینه را حفظ کنید.
Font size
  • حداقل اندازه قلم: ۱۲ اس‌پی
  • حداکثر اندازه قلم: ۱۶sp
  • برای آشنایی با sp، واحدهای اندازه قلم را در وب‌سایت Material Design ببینید.
Spacing معمولی

نمونه CSS

«سی‌اس‌اس» زیر Google Maps را با سبک نویسه‌نگاری و رنگ مناسب در پس‌زمینه‌ای سفید یا روشن پرداز می‌کند.

CSS

@import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Roboto&display=swap');

.GMP-attribution {

font-family: Roboto, Sans-Serif;
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 1rem;
letter-spacing: normal;
white-space: nowrap;
color: #5e5e5e;
}

شناسه جا و شناسه مرور

داده‌های Google Maps شامل شناسه مکان و شناسه مرور می‌شود. ممکن است داده‌های پاسخ زیر را ذخیره، صادر، و در حافظه نهان قرار دهید:

  • placeId
  • reviewId

محدودیت‌های مربوط به ذخیره کردن در حافظه نهان در «شرایط پایه‌مندسازی با Google Maps» اعمال نمی‌شود.

فعالیت و قلمرو ممنوع

«مستندسازی با Google Maps» برای برخی‌از محتواها و فعالیت‌ها محدودیت‌های بیشتری دارد تا پلاتفرمی ایمن و قابل‌اعتماد حفظ شود. علاوه‌بر محدودیت‌های استفاده در شرایط:

  • از «پایه‌گذاری» با Google Maps برای فعالیت‌های پرخطر ازجمله سرویس‌های واکنش اضطراری استفاده نخواهید کرد.
  • برنامه‌ای را که «پایه‌گذاری با Google Maps» را ارائه می‌دهد در «قلمرو ممنوعه» توزیع یا بازاریابی نخواهید کرد. برای اطلاعات بیشتر، به قلمروهای ممنوعه «پلاتفرم Google Maps» مراجعه کنید. فهرست «قلمروهای ممنوعه» ممکن است هرچندوقت یک‌بار به‌روزرسانی شود.

روال‌های مطلوب

  • ارائه مکان کاربر: برای مرتبط‌ترین و شخصی‌سازی‌شده‌ترین پاسخ‌ها، همیشه user_location (عرض و طول جغرافیایی) را در پیکربندی googleMapsGrounding خودتان وقتی مکان کاربر مشخص است اضافه کنید.
  • به کاربران نهایی اطلاع دهید: به‌طور واضح به کاربران نهایی خود اطلاع دهید که از داده‌های Google Maps برای پاسخ دادن به پُرسمان‌های آن‌ها استفاده می‌شود، به‌ویژه زمانی که ابزار فعال است.
  • پایش تأخیر: برای برنامه‌های مکالمه‌ای، مطمئن شوید که تأخیر P95 برای پاسخ‌های زمینه‌ای در آستانه‌های قابل‌قبول باقی می‌ماند تا تجربه کاربری روان حفظ شود.
  • خاموش کردن درصورت عدم نیاز: «پایه‌مندسازی با Google Maps» به‌طور پیش‌فرض خاموش است. فقط زمانی آن را فعال کنید ("tools": [{"googleMaps": {}}]) که پُرسمانی زمینه جغرافیایی واضحی داشته باشد تا عملکرد و هزینه را بهینه کنید.

محدودیت‌ها

  • محدوده جغرافیایی: «پایه‌مندسازی با Google Maps» در سراسر جهان دردسترس است
  • پشتیبانی مدل: بخش مدل‌های پشتیبانی‌شده را ببینید.
  • ورودی‌ها/خروجی‌های چندوجهی: درحال‌حاضر «پایه‌گذاری با Google Maps» از ورودی‌ها یا خروجی‌های چندوجهی فراتر از نوشتار پشتیبانی نمی‌کند.
  • وضعیت پیش‌فرض: ابزار «پایه‌مندسازی با Google Maps» به‌طور پیش‌فرض خاموش است. باید آن را به‌طور صریح در درخواست‌های میانای برنامه‌سازی کاربردی فعال کنید.

قیمت‌گذاری و محدودیت‌های نرخ

قیمت «پایه‌مندسازی با Google Maps» بسته به نسل مدل متفاوت است:

  • Gemini 3 و مدل‌های جدیدتر: هزینه هر پُرسمان جستجویی که مدل تصمیم می‌گیرد اجرا کند به پروژه شما صورت‌حساب می‌شود، با ۵٬۰۰۰ درخواست رایگان در ماه که بین همه مدل‌های Gemini 3 و جدیدتر به‌اشتراک گذاشته می‌شود، و سپس ۱۴ دلار برای هر ۱٬۰۰۰ پُرسمان جستجو. یک پیام‌واره جستجوی واحد (درخواست شما از مدل ازطریق API) ممکن است باعث شود مدل برای یافتن اطلاعات لازم، چندین پُرسمان جستجو را اجرا کند. هریک از این پُرسمان‌ها به‌عنوان استفاده قابل‌پرداخت از ابزار محسوب می‌شود.
  • Gemini 2.5 و مدل‌های قدیمی‌تر: هزینه پروژه شما براساس پیام‌واره جستجو محاسبه می‌شود ‏(۲۵ دلار برای هر ۱٬۰۰۰ پیام‌واره زمینه‌دار). فقط درصورتی هزینه درخواست کسر می‌شود که پیام‌واره حداقل یک نتیجه زمینه‌ای Google Maps را با موفقیت برگرداند، صرف‌نظر از اینکه مدل برای دریافت آن نتیجه چند پُرسمان جستجوی جداگانه در داخل انجام داده است.

سهمیه «پایه‌مندسازی با Google Maps» معمولاً با محدودیت‌های نرخ مدل Gemini زیربنایی مطابقت دارد. برای اطلاعات دقیق درباره قیمت‌گذاری، به صفحه قیمت‌گذاری Gemini API مراجعه کنید.

مدل‌های پشتیبانی‌شده

مدل‌های زیر از «پایه‌مندسازی با Google Maps» پشتیبانی می‌کنند:

مدل پایه‌مندسازی با Google Maps
Gemini 3.8 Flash ✔️
Gemini 3.6 Flash ✔️
Gemini 3.5 Flash-Lite ✔️
پیش‌نمایش Gemini 3.1 Pro ✔️
Gemini 3.1 Flash-Lite ✔️
پیش‌نمایش Gemini 3 Flash ✔️
Gemini 2.5 Pro ✔️
Gemini 2.5 Flash ✔️
Gemini 2.5 Flash-Lite ✔️

ترکیب‌های ابزار پشتیبانی‌شده

می‌توانید از «پایه‌گذاری با Google Maps» با ابزارهای داخلی دیگر مثل پایه‌گذاری با «جستجوی Google» (در Gemini 3.5 Flash-Lite و مدل‌های جدیدتر پشتیبانی می‌شود) برای تقویت موارد استفاده پیچیده‌تر استفاده کنید. مدل‌های Gemini 3 همچنین از ترکیب این ابزارهای داخلی با ابزارهای سفارشی (فراخوانی تابع) پشتیبانی می‌کنند. در صفحه ترکیب‌های ابزار بیشتر بدانید.

قدم بعدی چیست