Usar a ferramenta de pesquisa Google com o Gemini Multimodal

Este exemplo demonstra como usar a ferramenta de pesquisa Google com o Gemini para gerar texto com base numa consulta de pesquisa.

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Para ver documentação detalhada que inclui este exemplo de código, consulte o seguinte:

Exemplo de código

Go

Antes de experimentar este exemplo, siga as Goinstruções de configuração no início rápido do Vertex AI com bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Go Vertex AI.

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	genai "google.golang.org/genai"
)

// generateWithGoogleSearch shows how to generate text using Google Search.
func generateWithGoogleSearch(w io.Writer) error {
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
		HTTPOptions: genai.HTTPOptions{APIVersion: "v1"},
	})
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to create genai client: %w", err)
	}

	modelName := "gemini-2.5-flash"
	contents := []*genai.Content{
		{Parts: []*genai.Part{
			{Text: "When is the next total solar eclipse in the United States?"},
		},
			Role: "user"},
	}
	config := &genai.GenerateContentConfig{
		Tools: []*genai.Tool{
			{GoogleSearch: &genai.GoogleSearch{}},
		},
	}

	resp, err := client.Models.GenerateContent(ctx, modelName, contents, config)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to generate content: %w", err)
	}

	respText := resp.Text()

	fmt.Fprintln(w, respText)

	// Example response:
	// The next total solar eclipse in the United States will occur on March 30, 2033, but it will only ...

	return nil
}

Java

Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do Vertex AI com bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Java Vertex AI.

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 


import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.GoogleSearch;
import com.google.genai.types.HttpOptions;
import com.google.genai.types.Tool;

public class ToolsGoogleSearchWithText {

  public static void main(String[] args) {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String modelId = "gemini-2.5-flash";
    generateContent(modelId);
  }

  // Generates text with Google Search tool
  public static String generateContent(String modelId) {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (Client client =
        Client.builder()
            .location("global")
            .vertexAI(true)
            .httpOptions(HttpOptions.builder().apiVersion("v1").build())
            .build()) {

      // Create a GenerateContentConfig and set Google Search tool
      GenerateContentConfig contentConfig =
          GenerateContentConfig.builder()
              .tools(Tool.builder().googleSearch(GoogleSearch.builder().build()).build())
              .build();

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              modelId, "When is the next total solar eclipse in the United States?", contentConfig);

      System.out.print(response.text());
      // Example response:
      // The next total solar eclipse in the United States will occur on...
      return response.text();
    }
  }
}

Python

Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Vertex AI com bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Python Vertex AI.

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

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-2.5-flash",
    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 ...'

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