Google Arama ile Temellendirme

Google Arama ile Temellendirme, Gemini modelini güncel web içeriğine bağlar ve tüm dillerde kullanılabilir. Bu sayede Gemini, daha doğru yanıtlar verebilir ve son güncel bilgi tarihinin ötesinde doğrulanabilir kaynaklardan alıntı yapabilir.

Temellendirme, aşağıdaki işlemleri yapabilen uygulamalar oluşturmanıza yardımcı olur:

• Doğruluğu artırma: Yanıtları gerçek dünyadaki bilgilere dayandırarak model halüsinasyonlarını azaltın.
• Anlık bilgilere erişme: Son olaylar ve konularla ilgili soruları yanıtlama

• Alıntı ekleyin: Modelin iddialarının kaynaklarını göstererek kullanıcıların güvenini kazanın.

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"}]
  }'

Google Arama ile temellendirme nasıl çalışır?

google_search aracını etkinleştirdiğinizde model, arama, işleme ve bilgi alıntılamayla ilgili tüm iş akışını otomatik olarak yönetir.

1. Kullanıcı istemi: Uygulamanız, kullanıcının istemini google_search aracı etkinleştirilmiş şekilde Gemini API'ye gönderiyor.
2. İstem Analizi: Model, istemi analiz eder ve Google Arama'nın yanıtı iyileştirip iyileştiremeyeceğini belirler.
3. Google Arama: Gerekirse model, bir veya daha fazla arama sorgusunu otomatik olarak oluşturup yürütür.
4. Arama sonuçlarını işleme: Model, arama sonuçlarını işler, bilgileri sentezler ve bir yanıt oluşturur.
5. Temellendirilmiş Yanıt: API, arama sonuçlarına dayalı, son ve kullanıcı dostu bir yanıt döndürür. Bu yanıtta, alıntıları içeren satır içi annotations ile modelin metin yanıtı, arama sorgularını ve arama önerilerini içeren google_search_call ve google_search_result adımları yer alır.

Temellendirme yanıtını anlama

Yanıt başarıyla temellendirildiğinde modelin metin çıkışı, metin içeriği bloğunda doğrudan satır içi annotations içerir. Bu ek açıklamalar, yanıtın bölümlerini kaynaklarına bağlayan alıntı bilgileri sağlar.

{
  "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
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

Yanıtın temel alanları:

• google_search_call : Modelin yürüttüğü arama queries içerir.
• google_search_result : Arama önerilerini kullanıcı arayüzünüzde oluşturmak için kullanılan bir HTML snippet'i olan search_suggestions içerir. Kullanımla ilgili tüm şartlar Hizmet Şartları'nda ayrıntılı olarak açıklanmıştır.
• text ile annotations : Modelin, satır içi alıntılarla sentezlenmiş yanıtı. Her url_citation ek açıklaması, bir metin segmentini (start_index ve end_index ile tanımlanır) bir kaynak URL'ye bağlar. Bu, satır içi alıntı oluşturmanın anahtarıdır.

Google Arama ile temellendirme, yanıtları hem herkese açık web verileri hem de sağladığınız belirli URL'lerle temellendirmek için URL bağlam aracı ile birlikte de kullanılabilir.

Satır içi alıntılarla kaynakları atfetme

API, metin içeriği bloğunda satır içi url_citation ek açıklamalar döndürerek kaynakları kullanıcı arayüzünüzde nasıl göstereceğiniz konusunda size tam kontrol sağlar. Her ek açıklama, metnin hangi bölümüne atıfta bulunduğunu belirlemek için start_index ve end_index içerir. Bunları nasıl ayıklayıp görüntüleyeceğinizi öğrenin.

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

Çıktıda, metin ve alıntıları gösterilir:

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."

Fiyatlandırma

Gemini 3 ile Google Arama'yı Temellendirme özelliğini kullandığınızda projeniz, modelin yürütmeye karar verdiği her arama sorgusu için faturalandırılır. Model, tek bir isteme yanıt vermek için birden fazla arama sorgusu yürütmeye karar verirse (örneğin, aynı API çağrısında "UEFA Euro 2024 winner" ve "Spain vs England Euro 2024 final score" için arama yaparsa) bu, söz konusu istek için aracın iki faturalandırılabilir kullanımı olarak sayılır. Faturalandırma amacıyla, benzersiz sorguları sayarken boş web arama sorgularını yoksayarız. Bu faturalandırma modeli yalnızca Gemini 3 modelleri için geçerlidir. Gemini 2.5 veya daha eski modellerle arama temellendirmeyi kullandığınızda projeniz istem başına faturalandırılır.

Ayrıntılı fiyatlandırma bilgileri için Gemini API fiyatlandırma sayfasını inceleyin.

Desteklenen modeller

Tüm özellikleri modele genel bakış sayfasında bulabilirsiniz.

Desteklenen araç kombinasyonları

Daha karmaşık kullanım alanlarını desteklemek için Google Arama ile Temellendirme'yi kod yürütme ve URL bağlamı gibi diğer araçlarla birlikte kullanabilirsiniz.

Gemini 3 modelleri, yerleşik araçların (ör. Google Arama ile bağlama uydurma) özel araçlarla (işlev çağrısı) birlikte kullanılmasını destekler. Araç kombinasyonları sayfasından daha fazla bilgi edinin.

Sırada ne var?

• İşlev Çağırma gibi diğer araçlar hakkında bilgi edinin.
• URL bağlamı aracını kullanarak istemleri belirli URL'lerle nasıl zenginleştireceğinizi öğrenin.