Bazë me Kërkimin në Google

Bazimi me Kërkimin në Google lidh modelin Gemini me përmbajtjen e uebit në kohë reale dhe funksionon me të gjitha gjuhët e disponueshme. Kjo i lejon Gemini të ofrojë përgjigje më të sakta dhe të citojë burime të verifikueshme përtej kufirit të njohurive të tij.

Grounding ju ndihmon të ndërtoni aplikacione që mund të:

• Rrit saktësinë faktike: Zvogëlo halucinacionet e modelit duke i bazuar përgjigjet në informacione nga bota reale.
• Qasuni në informacion në kohë reale: Përgjigjuni pyetjeve rreth ngjarjeve dhe temave të fundit.

• Jepni citime: Ndërtoni besimin e përdoruesit duke treguar burimet për pretendimet e modelit.

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)

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);
  }
}

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"}]
  }'

Si funksionon bazamentimi me Kërkimin në Google

Kur aktivizoni mjetin google_search , modeli trajton automatikisht të gjithë rrjedhën e punës së kërkimit, përpunimit dhe citimit të informacionit.

1. Kërkesa e përdoruesit: Aplikacioni juaj dërgon një kërkesë të përdoruesit te Gemini API me mjetin google_search të aktivizuar.
2. Analiza e kërkesës: Modeli analizon kërkesën dhe përcakton nëse një Kërkim në Google mund ta përmirësojë përgjigjen.
3. Kërkimi në Google: Nëse është e nevojshme, modeli gjeneron automatikisht një ose më shumë pyetje kërkimi dhe i ekzekuton ato.
4. Përpunimi i Rezultateve të Kërkimit: Modeli përpunon rezultatet e kërkimit, sintetizon informacionin dhe formulon një përgjigje.
5. Përgjigje e Bazuar: API kthen një përgjigje përfundimtare, miqësore për përdoruesit, e cila bazohet në rezultatet e kërkimit. Kjo përgjigje përfshin përgjigjen tekstuale të modelit me annotations të brendshme që përmbajnë citimet, si dhe hapat google_search_call dhe google_search_result me ​​pyetjet e kërkimit dhe sugjerimet e kërkimit.

Kuptimi i përgjigjes së tokëzimit

Kur një përgjigje është bazuar me sukses, rezultati i tekstit të modelit përfshin annotations të brendshme direkt në bllokun e përmbajtjes së tekstit. Këto shënime ofrojnë informacion mbi citatin që lidh pjesë të përgjigjes me burimet e tyre.

{
  "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
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Fushat kryesore në përgjigje:

• google_search_call : Përmban queries e kërkimit që modeli ekzekutoi.
• google_search_result : Përmban search_suggestions , një fragment HTML për paraqitjen e sugjerimeve të kërkimit në ndërfaqen tuaj të përdoruesit. Kërkesat e plota të përdorimit janë të detajuara në Kushtet e Shërbimit .
• text me annotations : Përgjigja e sintetizuar e modelit me citime të brendshme. Çdo shënim url_citation lidh një segment teksti (të përcaktuar nga start_index dhe end_index ) me një URL burimi. Ky është çelësi për ndërtimin e citimeve të brendshme.

Tokëzimi me Kërkimin në Google mund të përdoret gjithashtu në kombinim me mjetin e kontekstit të URL-së për të bazuar përgjigjet si në të dhënat publike të uebit ashtu edhe në URL-të specifike që ofroni.

Atribuimi i burimeve me citime të integruara

API-ja kthen shënime të integruara url_citation në bllokun e përmbajtjes së tekstit, duke ju dhënë kontroll të plotë mbi mënyrën se si i shfaqni burimet në ndërfaqen tuaj të përdoruesit. Çdo shënim përfshin start_index dhe end_index për të identifikuar se cilën pjesë të tekstit citon. Ja se si t'i nxirrni dhe t'i shfaqni ato.

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}\"")

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}"`);
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

Rezultati do të tregojë tekstin e ndjekur nga citimet e tij:

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."

Çmimet

Kur përdorni Grounding me Google Search me Gemini 3, projekti juaj faturohet për çdo pyetje kërkimi që modeli vendos të ekzekutojë. Nëse modeli vendos të ekzekutojë pyetje të shumëfishta kërkimi për t'iu përgjigjur një pyetjeje të vetme (për shembull, duke kërkuar për "UEFA Euro 2024 winner" dhe "Spain vs England Euro 2024 final score" brenda të njëjtës thirrje API), kjo llogaritet si dy përdorime të faturueshme të mjetit për atë kërkesë. Për qëllime faturimi, ne i injorojmë pyetjet boshe të kërkimit në internet kur numërojmë pyetjet unike. Ky model faturimi vlen vetëm për modelet Gemini 3; kur përdorni search grounding me modele Gemini 2.5 ose më të vjetra, projekti juaj faturohet për çdo pyetje.

Për informacion të detajuar mbi çmimet, shihni faqen e çmimeve të Gemini API .

Modelet e mbështetura

Mund të gjeni të gjitha aftësitë në faqen e përmbledhjes së modelit .

Kombinimet e mjeteve të mbështetura

Mund të përdorni Grounding me Google Search me mjete të tjera si ekzekutimi i kodit dhe konteksti i URL-së për të mundësuar raste përdorimi më komplekse.

Modelet Gemini 3 mbështesin kombinimin e mjeteve të integruara (si Grounding me Google Search) me mjete të personalizuara (thirrja e funksioneve). Mësoni më shumë në faqen e kombinimeve të mjeteve .

Çfarë vjen më pas

• Mësoni rreth mjeteve të tjera të disponueshme, si Thirrja e Funksioneve .
• Mësoni si të plotësoni kërkesat me URL specifike duke përdorur mjetin e kontekstit të URL-së .