Tìm hiểu thông tin cơ bản trên Google Tìm kiếm

Tính năng Bám sát nguồn bằng Google Tìm kiếm kết nối mô hình Gemini với nội dung trên web theo thời gian thực và hỗ trợ tất cả các ngôn ngữ hiện có. Nhờ đó, Gemini có thể đưa ra câu trả lời chính xác hơn và trích dẫn các nguồn có thể xác minh ngoài điểm cắt kiến thức.

Cơ sở kiến thức giúp bạn xây dựng các ứng dụng có thể:

• Tăng độ chính xác về thông tin thực tế: Giảm tình trạng ảo tưởng của mô hình bằng cách dựa vào thông tin thực tế để đưa ra câu trả lời.
• Truy cập thông tin theo thời gian thực: Trả lời các câu hỏi về sự kiện và chủ đề gần đây.

• Cung cấp thông tin trích dẫn: Xây dựng lòng tin của người dùng bằng cách cho thấy nguồn của các tuyên bố của mô hình.

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input="Who won the euro 2024?",
    tools=[{"type": "google_search"}]
)

print(interaction.output_text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    model: "gemini-3.6-flash",
    input: "Who won the euro 2024?",
    tools: [{ type: "google_search" }]
});

console.log(interaction.output_text);

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-3.6-flash",
    "input": "Who won the euro 2024?",
    "tools": [{"type": "google_search"}]
  }'

Cách hoạt động của tính năng neo bám vào Google Tìm kiếm

Khi bạn bật công cụ google_search, mô hình sẽ tự động xử lý toàn bộ quy trình tìm kiếm, xử lý và trích dẫn thông tin.

1. Câu lệnh của người dùng: Ứng dụng của bạn gửi câu lệnh của người dùng đến Gemini API khi bật công cụ google_search.
2. Phân tích câu lệnh: Mô hình phân tích câu lệnh và xác định xem Google Tìm kiếm có thể cải thiện câu trả lời hay không.
3. Google Tìm kiếm: Nếu cần, mô hình sẽ tự động tạo một hoặc nhiều cụm từ tìm kiếm và thực hiện các cụm từ đó.
4. Xử lý kết quả tìm kiếm: Mô hình xử lý kết quả tìm kiếm, tổng hợp thông tin và đưa ra câu trả lời.
5. Câu trả lời bám sát nguồn: API này trả về một câu trả lời cuối cùng, thân thiện với người dùng và bám sát nguồn là các kết quả tìm kiếm. Phản hồi này bao gồm câu trả lời bằng văn bản của mô hình có annotations nội tuyến chứa các trích dẫn, cũng như các bước google_search_call và google_search_result với cụm từ tìm kiếm và đề xuất tìm kiếm.

Tìm hiểu về câu trả lời có căn cứ

Khi một câu trả lời được căn cứ thành công, đầu ra văn bản của mô hình sẽ bao gồm annotations nội tuyến ngay trên khối nội dung văn bản. Những chú thích này cung cấp thông tin trích dẫn, liên kết các phần của câu trả lời với nguồn của chúng.

{
  "steps": [
    {
      "type": "thought",
      "summary": [
        {
          "type": "text",
          "text": "The user is asking for the winner of Euro 2024. I need to search for the result of the Euro 2024 final."
        }
      ],
      "signature": "CoMDAXLI2nynRYojJIy6B1Jh9os2crpWLfB0..."
    },
    {
      "type": "google_search_call",
      "arguments": {
        "queries": ["UEFA Euro 2024 winner"]
      }
    },
    {
      "type": "google_search_result",
      "call_id": "search_001",
      "result": [
        {
          "search_suggestions": "<!-- HTML and CSS for the search widget -->"
        }
      ]
    },
    {
      "type": "model_output",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "Spain won Euro 2024, defeating England 2-1 in the final. This victory marks Spain's record fourth European Championship title.",
          "annotations": [
            {
              "type": "url_citation",
              "url": "https://www.aljazeera.com/sports/euro-2024-final",
              "title": "aljazeera.com",
              "start_index": 0,
              "end_index":