依托 Google 搜索进行接地
依托 Google 搜索进行接地可将 Gemini 模型连接到实时网络内容，并支持所有可用语言。这样，Gemini 就可以提供更准确的回答，并引用其知识截点之外的可验证来源。
接地功能可帮助您构建能够执行以下操作的应用：
- 提高事实准确性： 基于真实世界的信息提供回答，从而减少模型幻觉。
- 访问实时信息： 回答有关近期事件和主题的问题。
提供引用： 通过显示模型声明的来源来建立用户信任。
Python
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-3-flash-preview",
input="Who won the euro 2024?",
tools=[{"type": "google_search"}]
)
# Print the model's text response
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)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const client = new GoogleGenAI({});
const interaction = await client.interactions.create({
model: "gemini-3-flash-preview",
input: "Who won the euro 2024?",
tools: [{ type: "google_search" }]
});
const modelStep = interaction.steps.find(s => s.type === 'model_output');
if (modelStep) {
for (const contentBlock of modelStep.content) {
if (contentBlock.type === 'text') console.log(contentBlock.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-flash-preview",
"input": "Who won the euro 2024?",
"tools": [{"type": "google_search"}]
}'
依托 Google 搜索进行接地的运作方式
启用 google_search 工具后，模型会自动处理搜索、处理和引用信息的整个工作流。
- 用户提示： 您的应用会在启用
google_search工具的情况下将用户提示发送给 Gemini API。 - 提示分析： 模型会分析提示，并确定 Google 搜索是否可以改进回答。
- Google 搜索： 如果需要，模型会自动生成一个或多个搜索查询并执行这些查询。
- 搜索结果处理： 模型会处理搜索结果、综合信息并制定回答。
- 接地回答： API 会返回一个最终的、用户友好的回答，该回答以搜索结果为依据。此回答包括模型的文本回答，其中包含内嵌的
annotations（包含引用）以及google_search_call和google_search_result步骤（包含搜索查询和搜索建议）。
了解接地回答
如果成功建立依据，模型的文本输出会在文本内容块中直接包含内嵌的 annotations。这些注释提供引用信息，将回答的各个部分链接到其来源。
{
"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
}
]
}
]
}
]
}
回答中的关键字段：
google_search_call：包含模型执行的搜索queries。google_search_result：包含search_suggestions，这是一个用于在界面中呈现搜索建议的 HTML 代码段。如需了解完整的使用要求，请参阅服务条款。- 包含
annotations的text：模型综合的回答，其中包含内嵌引用。每个url_citation注释都会将文本段（由start_index和end_index定义）链接到来源网址。这是构建内嵌引用的关键。
依托 Google 搜索进行接地还可以与 网址 上下文工具结合使用，以便根据 公开网络数据和您提供的特定网址来提供回答。
使用内嵌引用提供来源信息
API 会在文本内容块中返回内嵌的 url_citation 注释，让您可以完全控制在用户界面中显示来源的方式。每个注释都包含 start_index 和 end_index，用于标识注释引用的文本部分。下面介绍了如何提取和显示这些注释。
Python
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.annotations:
if annotation.type == "url_citation":
cited_text = content_block.text[annotation.start_index:annotation.end_index]
print(f" [{annotation.title}]({annotation.url})")
print(f" Cited text: \"{cited_text}\"")
JavaScript
for (const step of interaction.steps) {
if (step.type === 'model_output') {
for (const contentBlock of step.content) {
if (contentBlock.type === 'text') {
console.log(contentBlock.text);
if (contentBlock.annotations) {
console.log("\nCitations:");
for (const annotation of contentBlock.annotations) {
if (annotation.type === 'url_citation') {
const citedText = contentBlock.text.slice(annotation.startIndex, annotation.endIndex);
console.log(` [${annotation.title}](${annotation.url})`);
console.log(` Cited text: "${citedText}"`);
}
}
}
}
}
}
}
输出将显示文本及其引用：
Spain won Euro 2024, defeating England 2-1 in the final. This victory marks Spain's record fourth European Championship title.
Citations:
[aljazeera.com](https://www.aljazeera.com/sports/euro-2024-final)
Cited text: "Spain won Euro 2024, defeating England 2-1 in the final."
[uefa.com](https://www.uefa.com/euro2024/news/spain-wins-euro-2024)
Cited text: "This victory marks Spain's record fourth European Championship title."
价格
如果您将依托 Google 搜索进行接地与 Gemini 3 结合使用，则系统会根据模型决定执行的每个搜索查询向您的项目收费。如果模型决定执行多个搜索查询来回答单个提示（例如，在同一 API 调用中搜索 "UEFA Euro 2024 winner" 和 "Spain vs England Euro 2024 final
score"），则此请求将计为该工具的两次收费使用。出于结算目的，我们在统计唯一查询时会忽略空的网络搜索查询。此结算模式仅适用于 Gemini 3 模型；如果您将搜索接地与 Gemini 2.5 或更早版本的模型结合使用，则系统会根据提示向您的项目收费。
如需详细了解价格信息，请参阅 Gemini API 价格 页面。
支持的模型
您可以在模型 概览页面上找到完整的功能。
| 模型 | 依托 Google 搜索进行接地 |
|---|---|
| Gemini 3.1 Flash Image 预览版 | ✔️ |
| Gemini 3.1 Pro 预览版 | ✔️ |
| Gemini 3 Pro Image 预览版 | ✔️ |
| Gemini 3 Flash 预览版 | ✔️ |
| Gemini 2.5 Pro | ✔️ |
| Gemini 2.5 Flash | ✔️ |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | ✔️ |
| Gemini 2.0 Flash | ✔️ |
支持的工具组合
您可以将依托 Google 搜索进行接地与其他工具（例如 代码执行和 网址上下文）结合使用，以支持更复杂的 用例。
Gemini 3 模型支持将内置工具（例如依托 Google 搜索进行接地）与自定义工具（函数调用）相结合。如需了解详情，请参阅 工具组合页面。