Google 検索によるグラウンディング

Google 検索によるグラウンディングを使用すると、より精度が高く新しい回答をモデルから得ることができます。Gemini 2.0 以降では、Google 検索をツールとして使用できます。つまり、モデルは Google 検索を使用するタイミングを判断できます。次の例は、検索をツールとして構成する方法を示しています。

Gen AI SDK for Python

Google Gen AI SDK for Python をインストールまたは更新する方法を確認します。
詳細については、Gen AI SDK for Python API リファレンス ドキュメントまたは python-genai GitHub リポジトリをご覧ください。
Vertex AI で Gen AI SDK を使用するように環境変数を設定します。

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

from google import genai
from google.genai.types import (
    GenerateContentConfig,
    GoogleSearch,
    HttpOptions,
    Tool,
)

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash-001",
    contents="When is the next total solar eclipse in the United States?",
    config=GenerateContentConfig(
        tools=[
            # Use Google Search Tool
            Tool(google_search=GoogleSearch())
        ],
    ),
)

print(response.text)
# Example response:
# 'The next total solar eclipse in the United States will occur on ...'

ツールとしての検索機能を使用すると、マルチターン検索やマルチツール クエリも可能になります（たとえば、グラウンディングと Google 検索、コード実行を組み合わせるなど）。

ツールとしての検索を使用すると、計画、推論、思考を必要とする複雑なプロンプトとワークフローを実現できます。

  • 事実性と新しさを向上させ、より正確な回答を提供するためのグラウンディング
  • ウェブからアーティファクトを取得して詳細な分析を行う
  • マルチモーダル推論や生成タスクを支援するために、関連する画像、動画、その他のメディアを見つける
  • コーディング、技術的なトラブルシューティング、その他の専門的なタスク
  • 地域固有の情報の検索、コンテンツの正確な翻訳のサポート
  • さらに閲覧するための、関連するウェブサイトの検索

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