Google 検索でのグラウンディングを使用すると、モデルからの回答の精度と新しさを高めることができます。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 のインストールまたは更新方法を確認する。
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
検索ツールとしての機能を使用すると、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)。
検索ツールを使用すると、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。
- グラウンディング: 事実性と新しさを高め、より正確な回答を提供
- 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
- 関連するウェブサイトを見つけてさらに閲覧する
次のステップ
- Gemini でのグラウンディングの詳細と手順については、Gemini モデルのレスポンスのグラウンディングを行うをご覧ください。