‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

עיגון בנתונים באמצעות חיפוש מקביל באינטרנט

‫Parallel Web Systems מציעה Search API שנותן גישה לנתונים שזמינים לכולם באינטרנט, שעברו אופטימיזציה לשימוש על ידי מודלי שפה גדולים (LLM) לצורך עיגון. בדף הזה מוסבר איך לבסס את התשובות של Gemini באמצעות Parallel.

‫Grounding with Parallel ב-Gemini Enterprise Agent Platform הוא מוצר נפרד (כפי שמוגדר בהסכם שלכם עם Google Cloud ) שמקשר בין מודלים של Gemini לבין נתונים שזמינים לכולם באינטרנט, שמתקבלים מ-Parallel Web Systems' search API. השירות הזה נותן ל-Gemini גישה למידע בזמן אמת ממיליארדי דפי אינטרנט, כדי שהתשובות שלו יהיו עדכניות ומבוססות על עובדות.

תרחישים לדוגמה

התכונה "ביסוס מקבילי" מתאימה לתרחישים לדוגמה כמו:

שימוש בנתונים מהאינטרנט כדי להשלים או להעשיר מידע.
סוכנים מרובי-שלבים שדורשים חיפושים מעמיקים יותר באינטרנט לשאלות מורכבות יותר.
פיתוח API שמשלב נתונים מחיפוש באינטרנט.
עוזרים אישיים לעובדים שמאפשרים למשתמשי קצה לשאול שאלות וליצור דוחות מורכבים באמצעות המידע העדכני ביותר באינטרנט.
אפליקציות שפונות לצרכנים, כמו קמעונאות ונסיעות, שמאפשרות למשתמשים לקבל החלטות רכישה מושכלות.
סוכנים אוטומטיים שפועלים באופן אוטונומי כדי לבצע משימות אוטומטיות, כמו ניתוח חדשות ובדיקות KYC.
סוכנים בתחומים ספציפיים (סוכני מכירות, סוכני תכנות, סוכנים פיננסיים) שמקבלים את ההקשר העדכני ביותר מהאינטרנט.

דוגמה

מי זכה בגרנד פרי של פורמולה 1 בלאס וגאס בשנת 2025?

בלי עיגון	עם עיגון
הגרנד פרי של לאס וגאס לשנת 2025 עדיין לא התקיים. המירוץ מתוכנן להתקיים בסוף השבוע של 20 עד 22 בנובמבר 2025. לכן, המנצח לא ידוע.	המנצח בגרנד פרי של פורמולה 1 בלאס וגאס בשנת 2025 היה מקס ורסטאפן מקבוצת Red Bull Racing. המירוץ התקיים ב-22 בנובמבר 2025. מקורות: domain1.com, ‏ domain2.com,‏ ...

מודלים נתמכים

בקטע הזה מפורטים המודלים שתומכים ב-Grounding עם חיפוש מקביל באינטרנט.

לחצו כדי להרחיב את רשימת המודלים הנתמכים

‫Gemini 4 Argon Cyber Permissive
‫Gemini 4 Argon
Gemini 3.8 Flash
‫Gemini 3.7 Flash
Gemini 3.6 Flash
Gemini 3.5 Flash-Lite
Gemini 3.5 Flash
‫Gemini 3.1 Pro גרסת טרום-השקה (Preview)
Gemini 3.1 Flash-Lite
Gemini 2.5 Pro
Gemini 2.5 Flash-Lite
Gemini 2.5 Flash

לפני שמתחילים

כדי להשתמש ב-Grounding עם חיפוש Google מקביל, צריך להגדיר את הגישה. יש שתי אפשרויות:

כדי לשלב את Grounding with Parallel Web Search בסביבת הענן הקיימת שלכם, אתם יכולים להירשם ישירות ב-Google Cloud Marketplace. לעומסי עבודה רגישים, אפשר גם להשתמש בהצעה לאי-שמירת נתונים. כדי להשתמש ב-ZDR, אתם צריכים להיות מנויים ל-ZDR וגם להגדיר את הדגל enable_zero_data_retention המתאים בבקשות ה-API שלכם.
שימוש במפתח API קיים של Parallel.

שילוב דרך Google Cloud Marketplace מאפשר לכם לנהל את השירות "ביסוס בעזרת חיפוש מקביל באינטרנט" ישירות ב- Google Cloud. כדי להתחיל, נרשמים לשירות "ביסוס בעזרת חיפוש מקביל באינטרנט" ב-Google Cloud Marketplace, מאשרים את התנאים וההגבלות ובודקים את המחירים.

שימוש במפתח API משלכם

אם אתם מעדיפים לנהל את החיוב ואת הגישה ל-API של Parallel בנפרד, אתם יכולים לספק מפתח API משלכם. כדי להשתמש בשיטה הזו, צריך לקבל מפתח API מפלטפורמת המפתחים של Parallel. מפתח ה-API הזה משמש ישירות בבקשות ל-Gemini API בארכיטקטורת REST.

ביסוס התשובות של Gemini באמצעות Parallel

אתם יכולים לבקש תשובות מבוססות-קרקע מ-Gemini באמצעות Agent Studio במסוף Google Cloud , באמצעות Google Gen AI SDK או באמצעות ה-API בארכיטקטורת REST. כדי לקבל את הביצועים הטובים ביותר, מומלץ להשתמש בהגדרות ברירת המחדל לפרמטרים אופציונליים, אלא אם אתם צריכים ערכים שאינם ברירת מחדל.

אם נרשמתם ל-Grounding with Parallel Web Search ב-Google Cloud Marketplace, ודאו שהחשבון לחיוב שמשמש למינוי פעיל בפרויקטGoogle Cloud .

לפני שמריצים את הדוגמאות, צריך להשלים את הדרישות המוקדמות, כולל הרשמה ל-Google Cloud Marketplace או מתן מפתח API של Parallel.

המסוף

כדי לבסס את התשובות של Gemini באמצעות חיפוש מקביל באינטרנט ב-Agent Studio ב-Gemini Enterprise Agent Platform:

נכנסים לדף Agent Studio במסוף Google Cloud .

מעבר ל-Agent Studio
בחלונית הצדדית, בקטע Grounding שב-Model settings, מפעילים את המתג Partners (תוצאות חיפוש מ-grounding partners).
בוחרים באפשרות Parallel Web Search כשותף העיגון ולוחצים על Apply. כדי להשתמש ב-Parallel Web Search, קודם צריך להירשם אליו ב-Google Cloud Marketplace.
מזינים את ההנחיה בתיבת הטקסט ושולחים אותה.

התשובות להנחיות שלכם מבוססות עכשיו על עיגון נתונים עם חיפוש מקביל באינטרנט.

Python

התקנה

pip install --upgrade google-genai

מידע נוסף זמין ב מאמרי העזרה של ה-SDK.

מגדירים משתני סביבה כדי להשתמש ב-Google Gen AI SDK עם 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=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

לפני שמריצים את הקוד לדוגמה, צריך להחליף את הערכים הבאים:

‫MODEL_ID: המזהה של מודל נתמך שבו רוצים להשתמש, כמו gemini-2.5-flash.
‫TEXT: הנחיית הטקסט שתישלח למודל.
‫API_KEY: מפתח ה-API שלכם לחיפוש מקביל באינטרנט. אם נרשמתם ל-Google Cloud Marketplace, אתם יכולים להשמיט את הפרמטר הזה. אם תספקו את שניהם, מפתח ה-API יקבל עדיפות.
‫EXCLUDE_DOMAINS: אופציונלי: רשימת דומיינים שרוצים להחריג ממקורות הביסוס. אם מציינים דומיינים, המקורות מהדומיינים האלה מוחרגים. הערכים הקבילים הם דומיינים (www.example.com) או סיומות של דומיינים שמתחילות בנקודה (‎.gov,‏ ‎.edu,‏ ‎.co.uk). אפשר לציין עד 200 דומיינים.
‫INCLUDE_DOMAINS: אופציונלי: רשימת הדומיינים שרוצים לכלול במקורות ה-grounding. אם מציינים דומיינים, המקורות מהדומיינים האלה נכללים. הערכים הקבילים הם דומיינים (www.example.com) או סיומות של דומיינים שמתחילות בנקודה (‎.gov,‏ ‎.edu,‏ ‎.co.uk). אפשר לציין עד 200 דומיינים.
‫MAX_CHARS_PER_RESULT: אופציונלי: מספר התווים המקסימלי שייכלל בכל קטע של תוצאת חיפוש. אם לא מציינים ערך, ברירת המחדל היא 30000. הטווח המותר הוא [1000, 100000].
‫MAX_CHARS_TOTAL: אופציונלי: המספר המקסימלי של תווים מכל הקטעים של תוצאות החיפוש. אם לא מציינים ערך, ברירת המחדל היא 100000. הטווח המותר הוא [1000, 1000000].
‫MAX_RESULTS: אופציונלי: המספר המקסימלי של תוצאות חיפוש שישמשו לביסוס. אם לא מציינים ערך, ברירת המחדל היא 10. הטווח המותר הוא [1, 20].
‫MODE: אופציונלי: המצב שבו משתמשים בבקשה, basic או advanced. ערך ברירת המחדל הוא basic. אם רוצים לקבל תוצאות חיפוש יסודיות יותר, כדאי להשתמש במצב advanced, אבל צריך להביא בחשבון שזמן האחזור יהיה ארוך יותר.
SEARCH_LOCATION: אופציונלי: קוד מדינה בתקן ISO 3166-1 alpha-2 לתוצאות חיפוש עם טירגוט גיאוגרפי. לדוגמה: "us".

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="MODEL_ID",
    contents="TEXT",
    config=types.GenerateContentConfig(
        tools=[
            types.Tool(
                parallel_ai_search=types.ToolParallelAiSearch(
                    # Optional. Omit api_key if you subscribed to Grounding with
                    # Parallel Web Search on Google Cloud Marketplace.
                    api_key="API_KEY",
                    # Optional. Set to True to use Zero Data Retention (ZDR) for
                    # sensitive workloads. Requires a separate ZDR Marketplace
                    # subscription; defaults to the standard subscription.
                    enable_zero_data_retention=True,
                    # Optional. Customize the search. Click a placeholder to
                    # enter a value, or remove the line to accept the default.
                    custom_configs={
                        "mode": "MODE",
                        "location": "SEARCH_LOCATION",
                        "max_results": MAX_RESULTS,
                        "source_policy": {
                            "exclude_domains": ["EXCLUDE_DOMAINS"],
                            "include_domains": ["INCLUDE_DOMAINS"],
                        },
                        "excerpts": {
                            "max_chars_per_result": MAX_CHARS_PER_RESULT,
                            "max_chars_total": MAX_CHARS_TOTAL,
                        },
                    },
                )
            )
        ],
    ),
)

print(response.text)
# Example response:
# Max Verstappen won the 2025 Las Vegas F1 Grand Prix ...

# The grounding metadata contains the web sources used to ground the response.
print(response.candidates[0].grounding_metadata.grounding_chunks)

Java

איך מתקינים או מעדכנים את Java

מידע נוסף זמין ב מאמרי העזרה של ה-SDK.

מגדירים משתני סביבה כדי להשתמש ב-Google Gen AI SDK עם 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=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

לפני שמריצים את הקוד לדוגמה, צריך להחליף את הערכים הבאים:

‫MODEL_ID: המזהה של מודל נתמך שבו רוצים להשתמש, כמו gemini-2.5-flash.
‫TEXT: פרומפט טקסטואלי לשליחה למודל.
‫API_KEY: מפתח ה-API שלכם לחיפוש מקביל באינטרנט. אם נרשמתם ל-Google Cloud Marketplace, אתם יכולים להשמיט את הפרמטר הזה. אם תספקו את שניהם, מפתח ה-API יקבל עדיפות.
‫EXCLUDE_DOMAINS: אופציונלי: רשימת דומיינים שרוצים להחריג ממקורות הביסוס. אם מציינים דומיינים, המקורות מהדומיינים האלה מוחרגים. הערכים הקבילים הם דומיינים (www.example.com) או סיומות של דומיינים שמתחילות בנקודה (‎.gov,‏ ‎.edu,‏ ‎.co.uk). אפשר לציין עד 200 דומיינים.
‫INCLUDE_DOMAINS: אופציונלי: רשימת הדומיינים שרוצים לכלול במקורות ה-grounding. אם מציינים דומיינים, המקורות מהדומיינים האלה נכללים. הערכים הקבילים הם דומיינים (www.example.com) או סיומות של דומיינים שמתחילות בנקודה (‎.gov,‏ ‎.edu,‏ ‎.co.uk). אפשר לציין עד 200 דומיינים.
‫MAX_CHARS_PER_RESULT: אופציונלי: מספר התווים המקסימלי שייכלל בכל קטע של תוצאת חיפוש. אם לא מציינים ערך, ברירת המחדל היא 30000. הטווח המותר הוא [1000, 100000].
‫MAX_CHARS_TOTAL: אופציונלי: המספר המקסימלי של תווים מכל הקטעים של תוצאות החיפוש. אם לא מציינים ערך, ברירת המחדל היא 100000. הטווח המותר הוא [1000, 1000000].
‫MAX_RESULTS: אופציונלי: המספר המקסימלי של תוצאות חיפוש שישמשו לביסוס. אם לא מציינים ערך, ברירת המחדל היא 10. הטווח המותר הוא [1, 20].
‫MODE: אופציונלי: המצב שבו משתמשים בבקשה, basic או advanced. ערך ברירת המחדל הוא basic. אם רוצים לקבל תוצאות חיפוש יסודיות יותר, כדאי להשתמש במצב advanced, אבל צריך להביא בחשבון שזמן האחזור יהיה ארוך יותר.
SEARCH_LOCATION: אופציונלי: קוד מדינה בתקן ISO 3166-1 alpha-2 לתוצאות חיפוש עם טירגוט גיאוגרפי. לדוגמה: "us".

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.types.GenerateContentConfig;
import com.google.genai.types.GenerateContentResponse;
import com.google.genai.types.Tool;
import com.google.genai.types.ToolParallelAiSearch;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class ParallelGroundingSample {
  public static void main(String[] args) {
    try (Client client = Client.builder().build()) {

      GenerateContentConfig config =
          GenerateContentConfig.builder()
              .tools(
                  Tool.builder()
                      .parallelAiSearch(
                          ToolParallelAiSearch.builder()
                              // Optional. Omit apiKey if you subscribed to
                              // Grounding with Parallel Web Search on Google
                              // Cloud Marketplace.
                              .apiKey("API_KEY")
                              // Optional. Set to true to use Zero Data
                              // Retention (ZDR) for sensitive workloads.
                              // Requires a separate ZDR Marketplace
                              // subscription; defaults to the standard
                              // subscription.
                              .enableZeroDataRetention(true)
                              // Optional. Customize the search. Click a
                              // placeholder to enter a value, or remove the
                              // entry to accept the default.
                              .customConfigs(
                                  Map.of(
                                      "mode", "MODE",
                                      "location", "SEARCH_LOCATION",
                                      "max_results", MAX_RESULTS,
                                      "source_policy",
                                      Map.of(
                                          "exclude_domains",
                                          List.of("EXCLUDE_DOMAINS"),
                                          "include_domains",
                                          List.of("INCLUDE_DOMAINS")),
                                      "excerpts",
                                      Map.of(
                                          "max_chars_per_result",
                                          MAX_CHARS_PER_RESULT,
                                          "max_chars_total",
                                          MAX_CHARS_TOTAL)))
                              .build())
                      .build())
              .build();

      GenerateContentResponse response =
          client.models.generateContent(
              "MODEL_ID", "TEXT", config);

      System.out.println(response.text());
    }
  }
}

Node.js

התקנה

npm install @google/genai

מידע נוסף זמין ב מאמרי העזרה של ה-SDK.

מגדירים משתני סביבה כדי להשתמש ב-Google Gen AI SDK עם 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=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

לפני שמריצים את הקוד לדוגמה, צריך להחליף את הערכים הבאים:

‫MODEL_ID: המזהה של מודל נתמך שבו רוצים להשתמש, כמו gemini-2.5-flash.
‫TEXT: פרומפט טקסטואלי לשליחה למודל.
‫API_KEY: מפתח ה-API שלכם לחיפוש מקביל באינטרנט. אם נרשמתם ל-Google Cloud Marketplace, אתם יכולים להשמיט את הפרמטר הזה. אם תספקו את שניהם, מפתח ה-API יקבל עדיפות.
‫EXCLUDE_DOMAINS: אופציונלי: רשימת דומיינים שרוצים להחריג ממקורות הביסוס. אם מציינים דומיינים, המקורות מהדומיינים האלה מוחרגים. הערכים הקבילים הם דומיינים (www.example.com) או סיומות של דומיינים שמתחילות בנקודה (‎.gov,‏ ‎.edu,‏ ‎.co.uk). אפשר לציין עד 200 דומיינים.
‫INCLUDE_DOMAINS: אופציונלי: רשימת הדומיינים שרוצים לכלול במקורות ה-grounding. אם מציינים דומיינים, המקורות מהדומיינים האלה נכללים. הערכים הקבילים הם דומיינים (www.example.com) או סיומות של דומיינים שמתחילות בנקודה (‎.gov,‏ ‎.edu,‏ ‎.co.uk). אפשר לציין עד 200 דומיינים.
‫MAX_CHARS_PER_RESULT: אופציונלי: מספר התווים המקסימלי שייכלל בכל קטע של תוצאת חיפוש. אם לא מציינים ערך, ברירת המחדל היא 30000. הטווח המותר הוא [1000, 100000].
‫MAX_CHARS_TOTAL: אופציונלי: המספר המקסימלי של תווים מכל הקטעים של תוצאות החיפוש. אם לא מציינים ערך, ברירת המחדל היא 100000. הטווח המותר הוא [1000, 1000000].
‫MAX_RESULTS: אופציונלי: המספר המקסימלי של תוצאות חיפוש שישמשו לביסוס. אם לא מציינים ערך, ברירת המחדל היא 10. הטווח המותר הוא [1, 20].
‫MODE: אופציונלי: המצב שבו משתמשים בבקשה, basic או advanced. ערך ברירת המחדל הוא basic. אם רוצים לקבל תוצאות חיפוש יסודיות יותר, כדאי להשתמש במצב advanced, אבל צריך להביא בחשבון שזמן האחזור יהיה ארוך יותר.
SEARCH_LOCATION: אופציונלי: קוד מדינה בתקן ISO 3166-1 alpha-2 לתוצאות חיפוש עם טירגוט גיאוגרפי. לדוגמה: "us".

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

const ai = new GoogleGenAI({});

const response = await ai.models.generateContent({
  model: 'MODEL_ID',
  contents: 'TEXT',
  config: {
    tools: [
      {
        parallelAiSearch: {
          // Optional. Omit apiKey if you subscribed to Grounding with Parallel
          // Web Search on Google Cloud Marketplace.
          apiKey: 'API_KEY',
          // Optional. Set to true to use Zero Data Retention (ZDR) for
          // sensitive workloads. Requires a separate ZDR Marketplace
          // subscription; defaults to the standard subscription.
          enableZeroDataRetention: true,
          // Optional. Customize the search. Click a placeholder to enter a
          // value, or remove the line to accept the default.
          customConfigs: {
            mode: 'MODE',
            location: 'SEARCH_LOCATION',
            max_results: MAX_RESULTS,
            source_policy: {
              exclude_domains: ['EXCLUDE_DOMAINS'],
              include_domains: ['INCLUDE_DOMAINS'],
            },
            excerpts: {
              max_chars_per_result: MAX_CHARS_PER_RESULT,
              max_chars_total: MAX_CHARS_TOTAL,
            },
          },
        },
      },
    ],
  },
});

console.log(response.text);

REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫LOCATION: האזור שבו הבקשה תעובד. כדי להשתמש בנקודת הקצה הגלובלית, צריך להחריג את המיקום משם נקודת הקצה ולהגדיר את מיקום המשאב כ-`global`.
‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט ב- Google Cloud .
‫MODEL_ID: המזהה של מודל נתמך שבו רוצים להשתמש, כמו gemini-2.5-flash.
‫TEXT: פרומפט טקסטואלי לשליחה למודל.
‫API_KEY: מפתח ה-API שלכם לחיפוש מקביל באינטרנט. אם נרשמתם ל-Google Cloud Marketplace, אתם יכולים להשמיט את הפרמטר הזה. אם תספקו את שניהם, מפתח ה-API יקבל עדיפות.
‫EXCLUDE_DOMAINS: אופציונלי: רשימת דומיינים שרוצים להחריג ממקורות הביסוס. אם מציינים דומיינים, המקורות מהדומיינים האלה מוחרגים. הערכים הקבילים הם דומיינים (www.example.com) או סיומות של דומיינים שמתחילות בנקודה (‎.gov,‏ ‎.edu,‏ ‎.co.uk). אפשר לציין עד 200 דומיינים.
‫INCLUDE_DOMAINS: אופציונלי: רשימת הדומיינים שרוצים לכלול במקורות ה-grounding. אם מציינים דומיינים, המקורות מהדומיינים האלה נכללים. הערכים הקבילים הם דומיינים (www.example.com) או סיומות של דומיינים שמתחילות בנקודה (‎.gov,‏ ‎.edu,‏ ‎.co.uk). אפשר לציין עד 200 דומיינים.
‫MAX_CHARS_PER_RESULT: אופציונלי: מספר התווים המקסימלי שייכלל בכל קטע של תוצאת חיפוש. אם לא מציינים ערך, ברירת המחדל היא 30000. הטווח המותר הוא [1000, 100000].
‫MAX_CHARS_TOTAL: אופציונלי: המספר המקסימלי של תווים מכל הקטעים של תוצאות החיפוש. אם לא מציינים ערך, ברירת המחדל היא 100000. הטווח המותר הוא [1000, 1000000].
‫MAX_RESULTS: אופציונלי: המספר המקסימלי של תוצאות חיפוש שישמשו לביסוס. אם לא מציינים ערך, ברירת המחדל היא 10. הטווח המותר הוא [1, 20].
‫MODE: אופציונלי: המצב שבו משתמשים בבקשה, basic או advanced. ערך ברירת המחדל הוא basic. אם רוצים לקבל תוצאות חיפוש יסודיות יותר, כדאי להשתמש במצב advanced, אבל צריך להביא בחשבון שזמן האחזור יהיה ארוך יותר.
SEARCH_LOCATION: אופציונלי: קוד מדינה בתקן ISO 3166-1 alpha-2 לתוצאות חיפוש עם טירגוט גיאוגרפי. לדוגמה: "us".
ENABLE_ZERO_DATA_RETENTION: אופציונלי: עוברים לגרסת ZDR של Parallel Web Search כדי להפעיל את התכונה "אפס שמירת נתונים" בעומסי עבודה רגישים. כדי להשתמש ב-ZDR בבקשה, מגדירים את הערך true. כדי שהבקשות האלה יצליחו, צריך להירשם למינוי הספציפי ל-ZDR. אם לא מציינים גרסה, ברירת המחדל היא הגרסה הרגילה. גרסת ה-ZDR זמינה רק דרך Google Cloud Marketplace.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent

תוכן בקשת JSON:

{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "TEXT"
    }]
  }],
  "tools": [{
    "parallelAiSearch": {
        "api_key": "API_KEY",
        "enable_zero_data_retention": ENABLE_ZERO_DATA_RETENTION,
        "customConfigs": {
            "mode": "MODE",
            "location": "SEARCH_LOCATION",
            "max_results": MAX_RESULTS,
            "source_policy": {
                "exclude_domains": ["EXCLUDE_DOMAINS"],
                "include_domains": ["INCLUDE_DOMAINS"]
            },
            "excerpts": {
                "max_chars_per_result": MAX_CHARS_PER_RESULT,
                "max_chars_total": MAX_CHARS_TOTAL
            }
        }
    }
}],
  "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID"
}

כדי לשלוח את הבקשה צריך להרחיב אחת מהאפשרויות הבאות:

‫Curl (Linux,‏ macOS או Cloud Shell)

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login, או באמצעות Cloud Shell שמחבר אתכם אוטומטית ל-CLI של gcloud. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent"

‎PowerShell (Windows)

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent" | Select-Object -Expand Content

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

תשובה

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "The most recent Super Bowl was Super Bowl LIX (59), which was played in 2025. The winner of Super Bowl LIX was the **Philadelphia Eagles**, who defeated the Kansas City Chiefs with a score of 40-22."
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "groundingMetadata": {
        "webSearchQueries": [
          "who won the last super bowl"
        ],
        "groundingChunks": [
          {
            "web": {
              "uri": "https://...",
              "title": "Super Bowl LIX",
              "domain": "domain.com"
            }
          },
          {
            "web": {
              "uri": "https://...",
              "title": "Super Bowl LIX Results",
              "domain": "domain.com"
            }
          }
        ],
        "groundingSupports": [
          {
            "segment": {
              "endIndex": 77,
              "text": "The most recent Super Bowl was Super Bowl LIX (59), which was played in 2025."
            },
            "groundingChunkIndices": [
              0,
              1
            ]
          },
          {
            "segment": {
              "startIndex": 78,
              "endIndex": 198,
              "text": "The winner of Super Bowl LIX was the **Philadelphia Eagles**, who defeated the Kansas City Chiefs with a score of 40-22."
            },
            "groundingChunkIndices": [
              0
            ]
          },
        ]
      }
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 33,
    "candidatesTokenCount": 106,
    "totalTokenCount": 284,
    "billablePromptUsage": {
      "textCount": 142
    },
    "trafficType": "ON_DEMAND",
    "promptTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 33
      }
    ],
    "candidatesTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 106
      }
    ],
    "toolUsePromptTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 39
      }
    ],
    "toolUsePromptTokenCount": 39,
    "thoughtsTokenCount": 106
  },
  "modelVersion": "MODEL_VERSION",
  "createTime": "CREATE_TIME",
  "responseId": "RESPONSE_ID"
}

מכסה

מכסת ברירת המחדל היא 200 הנחיות לדקה. כדי לבקש להגדיל את מגבלות הקצב, צריך לספק את תרחיש השימוש והדרישות שלכם לאיש הקשר המתאים:

אם נרשמתם ל-Grounding with Parallel Web Search ב-Google Cloud Marketplace: פנו לצוות החשבון שלכם ב-Google.
אם אתם מספקים מפתח API משלכם: פנו אל support@parallel.ai ואל צוות החשבון שלכם ב-Google.

חיוב

השימוש ב-Grounding עם חיפוש מקביל באינטרנט כרוך בחיובים הבאים:

צריכת טוקנים של Gemini: יכול להיות שתחויבו על:
- טוקנים של פרומפטים
- טוקנים של חשיבה
- טוקנים של פלט
למידע נוסף על תמחור
ביסוס של Gemini באמצעות הנתונים שלכם: מידע נוסף זמין במאמר תמחור.
תמחור השימוש ב-Parallel Web Search API:
- אם נרשמתם ל-Grounding with Parallel Web Search ב-Google Cloud Marketplace, אתם יכולים לקרוא מידע נוסף בקטע Parallel pricing ב-Google Cloud Marketplace.
- אם אתם מספקים מפתח API משלכם, תוכלו לקרוא מידע נוסף באתר של Parallel.

עיגון בנתונים באמצעות חיפוש מקביל באינטרנט קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

תרחישים לדוגמה

מודלים נתמכים

לחצו כדי להרחיב את רשימת המודלים הנתמכים

לפני שמתחילים

הרשמה ב-Google Cloud Marketplace (מומלץ)

שימוש במפתח API משלכם

ביסוס התשובות של Gemini באמצעות Parallel

המסוף

Python

התקנה

Java

Node.js

התקנה

REST

‫Curl (Linux,‏ macOS או Cloud Shell)

‎PowerShell (Windows)

תשובה

מכסה

חיוב

עיגון בנתונים באמצעות חיפוש מקביל באינטרנט