L'ancrage avec la recherche Google vous permet d'améliorer la précision et la récence des réponses du modèle. À partir de Gemini 2.0, la recherche Google est disponible en tant qu'outil. Cela signifie que le modèle peut décider quand utiliser la recherche Google. L'exemple suivant montre comment configurer la recherche en tant qu'outil.
Gen AI SDK for Python
Découvrez comment installer ou mettre à jour Gen AI SDK for Python.
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence du SDK.Définissez des variables d'environnement pour utiliser le SDK Gen AI avec Vertex AI:
# 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
La fonctionnalité de recherche en tant qu'outil permet également d'effectuer des recherches multi-tours et des requêtes multi-outils (par exemple, en combinant l'ancrage avec la recherche Google et l'exécution de code).
La recherche en tant qu'outil permet d'utiliser des requêtes et des workflows complexes qui nécessitent de la planification, du raisonnement et de la réflexion:
- Ancrage pour améliorer la facticité et la récence, et fournir des réponses plus précises
- Récupérer des artefacts sur le Web pour les analyser plus en détail
- Trouver des images, des vidéos ou d'autres contenus multimédias pertinents pour faciliter les tâches de raisonnement ou de génération multimodales
- Codage, dépannage technique et autres tâches spécialisées
- Rechercher des informations spécifiques à une région ou aider à traduire des contenus de manière précise
- Trouver des sites Web pertinents pour poursuivre la navigation
Étape suivante
- Pour en savoir plus et obtenir des instructions sur l'ancrage avec Gemini, consultez la section Ancrer des réponses pour les modèles Gemini.