Gemini モデルのレスポンスを Google 検索でグラウンディングする

これを使用して Gemini モデルの出力を Google 検索結果でグラウンディングする

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このコードサンプルを含む詳細なドキュメントについては、以下をご覧ください。

コードサンプル

C#

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある C# の設定手順を完了してください。 詳細については、Vertex AI C# API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

Vertex AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。


using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class GroundingWebSample
{
    public async Task<string> GenerateTextWithGroundingWeb(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-1.5-flash-001"
    )
    {
        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();


        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            GenerationConfig = new GenerationConfig
            {
                Temperature = 0.0f
            },
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts = { new Part { Text = "When is the next total solar eclipse in US?" } }
                }
            },
            Tools =
            {
                new Tool
                {
                    GoogleSearchRetrieval = new GoogleSearchRetrieval()
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);

        return responseText;
    }
}

Python

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある Python の設定手順を完了してください。詳細については、Vertex AI Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

Vertex AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

import vertexai

from vertexai.generative_models import (
    GenerationConfig,
    GenerativeModel,
    Tool,
    grounding,
)

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-001")

# Use Google Search for grounding
tool = Tool.from_google_search_retrieval(
    grounding.GoogleSearchRetrieval(
        # Optional: For Dynamic Retrieval
        dynamic_retrieval_config=grounding.DynamicRetrievalConfig(
            dynamic_threshold=0.7,
        )
    )
)

prompt = "When is the next total solar eclipse in US?"
response = model.generate_content(
    prompt,
    tools=[tool],
    generation_config=GenerationConfig(
        temperature=0.0,
    ),
)

print(response.text)
# Example response:
# The next total solar eclipse visible from the contiguous United States will be on **August 23, 2044**.

次のステップ

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