Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Ihre generativen KI-Anwendungen mit Fundierung mit Google Maps in Vertex AI durch die Bereitstellung von geospatialem Kontext verbessern können.
Übersicht
„Fundierung mit Google Maps mit Vertex AI“ ist ein Dienst, der Gemini-Modelle mit Geodaten von Google Maps verbindet. Google Maps hat Zugriff auf Informationen zu Millionen von Orten, darunter Unternehmen, Sehenswürdigkeiten und POIs. Mit diesen Daten haben Sie Zugriff auf Informationen zu über 250 Millionen Orten, die verwendet werden können, um die Antworten Ihres Modells zu fundieren. So können Ihre KI-Anwendungen und ‑Agents lokale Daten und räumlichen Kontext bereitstellen.
Sie können auch die gleichzeitige Fundierung mit Google Maps, der Google Suche und Ihren Datenquellen aktivieren.
Anwendungsbereiche für die Fundierung mit Google Maps
Sie können die Fundierung mit Google Maps für verschiedene Anwendungen verwenden, z. B.:
- Konversationelle Assistenten, die Fragen zu Orten in der Nähe beantworten können, z. B. „Wo gibt es in der Nähe einen italienischen Espresso?“
- Personalisierte Beschreibungen und Community-Informationen, z. B. „Kannst du mir mehr über familienfreundliche Restaurants in Gehweite erzählen?“
- Zusammenfassungen von Gebieten in der Nähe bestimmter Orte, z. B. einer Ladestation für Elektrofahrzeuge oder eines Hotels.
Das kann für Anwendungsfälle in Immobilien-, Reise-, Mobilitäts- und Social-Media-Apps von Vorteil sein.
Unterstützte Modelle
In diesem Abschnitt sind die Modelle aufgeführt, die Fundierung mit Google Maps unterstützen.
Gemini 3 Pro und Gemini 3 Pro Image sind auf 5.000 Suchanfragen pro Tag beschränkt.
Weitere Informationen zu den Gemini-Modellen finden Sie unter Gemini-Modelle.
Fundierung mit Google Maps verwenden, um die Antworten Ihres Modells zu fundieren
In diesem Codebeispiel wird gezeigt, wie Sie die Fundierung mit Google Maps verwenden, um die Antworten Ihres Modells zu fundieren.
Suchergebnisse können mithilfe der Breiten- und Längengradkoordinaten für einen bestimmten geografischen Standort angepasst werden. Weitere Informationen finden Sie in der Grounding API.
Console
So verwenden Sie die Fundierung mit Google Maps mit Vertex AI:
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Vertex AI Studio auf.
Klicken Sie im Bereich Tools auf Fundierung: Google. Ein Konfigurationsbereich wird angezeigt.
Wenn Sie Google Maps verwenden möchten, klicken Sie auf den Schalter Google Maps.
Klicken Sie auf Übernehmen.
Geben Sie Ihren Prompt in das Feld ein und klicken Sie auf Senden. Ihre Prompt-Antworten werden in Google Maps fundiert.
Python
Installieren
pip install --upgrade google-genai
Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.
Umgebungsvariablen für die Verwendung des Gen AI SDK mit Vertex AI festlegen:
# 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_VERTEXAI=True
from google import genai
from google.genai.types import (
GenerateContentConfig,
GoogleMaps,
HttpOptions,
Tool,
)
client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-flash",
contents="Where can I get the best espresso near me?",
config=GenerateContentConfig(
tools=[
# Use Google Maps Tool
Tool(google_maps=GoogleMaps(
enable_widget=False # Optional: return Maps widget token
))
],
tool_config=types.ToolConfig(
retrieval_config = types.RetrievalConfig(
lat_lng = types.LatLng( # Pass geo coordinates for location-aware grounding
latitude=40.7128,
longitude=-74.006
),
language_code = "en_US", # Optional: localize Maps results
),
),
),
)
print(response.text)
# Example response:
# 'Here are some of the top-rated places to get espresso near you: ...'
REST
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll. Wenn Sie den globalen Endpunkt verwenden möchten, schließen Sie den Standort aus dem Endpunktnamen aus und konfigurieren Sie den Standort der Ressource auf „global“.
- PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
- MODEL_ID: Die Modell-ID des multimodalen Modells.
- PROMPT: Der Prompt, der an das Modell gesendet werden soll.
- LATITUDE: Der Breitengrad des Standorts. Ein Breitengrad von
37.7749steht beispielsweise für San Francisco. Sie können Breiten- und Längengradkoordinaten über Dienste wie Google Maps oder andere Geocoding-Tools abrufen. - LONGITUDE: Der Längengrad des Standorts. Ein Längengrad von
-122.4194entspricht beispielsweise San Francisco. - ENABLE_WIDGET: Gibt an, ob ein Token zurückgegeben und das Google Maps-Widget aktiviert werden soll. Der Standardwert ist
false.
HTTP-Methode und URL:
POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent
JSON-Text anfordern:
{
"contents": [{
"role": "user",
"parts": [{
"text": "PROMPT"
}]
}],
"tools": [{
"googleMaps": {
"enableWidget": "ENABLE_WIDGET"
}
}],
"toolConfig": {
"retrievalConfig": {
"latLng": {
"latitude": LATITUDE,
"longitude": LONGITUDE
},
"languageCode": "en_US"
}
},
"model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID"
}
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:
Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:
{
"candidates": [
{
"content": {
"role": "model",
"parts": [
{
"text": "\"The Italian Place\" in Alexandria, VA, is good for children and offers takeout. It has a rating of 4.2 stars based on 411 reviews."
}
]
},
"finishReason": "STOP",
"groundingMetadata": {
"groundingChunks": [
{
"maps": {
"uri": "https://maps.google.com/?cid=9001322937822692826",
"title": "The Italian Place",
"placeId": "places/ChIJOTRDf_qwt4kR2kV_WYUf63w"
}
},
{
"maps": {
"uri": "https://maps.google.com/?cid=9001322937822692826",
"title": "Hank's Pasta Bar",
"placeId": "places/MMVtPzn9FGcevML89",
"placeAnswerSources": {
"reviewSnippets": [
{
"id": "places/ChIJOTRDf_qwt4kR2kV_WYUf63w",
"title": "Google Maps Review",
"uri": "https://maps.google.com/?cid=9001322937822692826"
},
]
}
}
},
...
],
"groundingSupports": [
{
"segment": {
"endIndex": 79,
"text": "\"The Italian Place\" in Alexandria, VA, is good for children and offers takeout."
},
"groundingChunkIndices": [
0
]
},
],
"googleMapsWidgetContextToken": "widgetcontent/..."
}
}
],
...
}
Ortsattribute
In diesem Abschnitt werden die Ortsattribute aufgeführt, die zur Beschreibung von Orten verwendet werden und die von Fundierung mit Google Maps zum Generieren von Antworten verwendet werden. Mit diesen Eigenschaften wird festgelegt, welche Arten von Fragen mit Fundierung mit Google Maps beantwortet werden können.
Beispiele für Ortseigenschaften
Diese Liste enthält eine alphabetisch sortierte Auswahl von Eigenschaften zu Orten, die von Ihrem Modell zum Generieren von Antworten verwendet werden können.
- Adresse
- Abholung vor dem Laden
- Debitkarte
- Entfernung
- Kostenlose Parkplätze
- Livemusik
- Menü für Kinder
- Öffnungszeiten
- Zahlungsoptionen (z. B. Barzahlung oder Kreditkarte)
- Antwort zu einem Ort
- Haustierfreundlich
- Bier
- Vegetarische Speisen
- Rollstuhlgerecht
- WLAN
Ortsbezogene Antworten sind Antworten, die auf Informationen aus Nutzerrezensionen basieren und durch die Fundierung mit Google Maps generiert werden.
Beispiele für die Verwendung von Orteigenschaften
In den folgenden Beispielen werden Ortsattribute in Fragen zu verschiedenen Arten von Orten verwendet. Bei der Fundierung mit Google Maps werden die Eigenschaften verwendet, um Ihre Intention zu verstehen. Anschließend werden relevante Antworten auf Grundlage der Daten zu Orten in Google Maps bereitgestellt.
Ein Familienessen planen: Sie könnten fragen: Ist „The Italian Place“ für Kinder geeignet und bieten sie Essen zum Mitnehmen an? Wie ist ihre Bewertung?
Anhand der Antworten auf diese Fragen können Sie feststellen, ob ein Restaurant für eine Familie geeignet ist und ob es einen praktischen Service bietet.
Barrierefreiheit für einen Freund prüfen: Sie könnten fragen: Ich suche ein Restaurant mit einem rollstuhlgerechten Eingang.
Eine Antwort auf diesen Prompt kann Ihnen helfen, festzustellen, ob der Ort bestimmte Anforderungen an die Barrierefreiheit erfüllt.
Einen Ort für einen Mitternachtssnack finden: Sie könnten fragen: Ist „Burger Joint“ jetzt geöffnet? Wird hier Abendessen serviert? Welche Öffnungszeiten gelten am Freitag?
Die Antworten auf diese Fragen helfen Ihnen, ein geöffnetes Lokal zu finden, in dem zu einer bestimmten Zeit ein bestimmtes Gericht serviert wird.
Mit einem Kunden zum Kaffeetrinken treffen: Sie könnten fragen: Hat das „Cafe Central“ WLAN? Gibt es hier Kaffee? Wie hoch ist das Preisniveau und werden Kreditkarten akzeptiert?
Anhand der Antworten auf diese Fragen können Sie die Eignung eines Cafés für eine Besprechung anhand von Ausstattung, Angeboten und Zahlungsoptionen beurteilen.
Die Informationen in den fundierten Google Maps-Ergebnissen können von den tatsächlichen Straßenverhältnissen abweichen.
Ihre Antwort verstehen
Google Maps-Quellen werden in groundingMetadata innerhalb von groundingChunks zurückgegeben. Quellen werden für Orte und Nutzerrezensionen zurückgegeben, die zur Generierung des fundierten Google Maps-Ergebnisses verwendet wurden.
In diesem Codebeispiel werden eine Ortsquelle und eine Ortsantwortquelle in der Antwort veranschaulicht:
"groundingChunks": [
{
"maps": {
"uri": "{Link to Maps Content}",
"title": "{Name of Maps Place}",
"placeId": "{Place ID}",
"placeAnswerSources": {
"reviewSnippets" : [
{
"reviewId": "{Review ID}",
"googleMapsUri": "{Link to Maps Content}",
"title": "{Title of review}"
}
]
}
},
}
],
Routing
Die Fundierung mit Google Maps unterstützt Routingfunktionen. Mit dieser Funktion können Ihre KI-Agents physische Bewegungen, Reisezeiten in Echtzeit und die räumlichen Beziehungen zwischen Orten verstehen. Da die Antworten auf der Routing-Engine von Google Maps basieren, kann Ihr Modell leistungsoptimierte Wegbeschreibungen und genaue Reisezeiten liefern, die Echtzeitbedingungen berücksichtigen. Durch diese Integration kann Fundierung mit Google Maps Orte nach Reisedauer filtern, genaue Wegbeschreibungen von A nach B anbieten und die geschätzten Pendelzeiten für bestimmte Transportmittel berechnen.
Routing-Funktionen sind als eingeschränkte Vorschau verfügbar. Wenn Sie für Ihr Projekt auf diese Funktion zugreifen möchten, wenden Sie sich an Ihr Google Cloud Account-Management-Team, um eine Aufnahme in die Zulassungsliste zu beantragen. Alternativ können Sie das Teilnahmeformular einreichen. Google nimmt Anfragen von einer begrenzten Gruppe von Partnern entgegen, die das Tool „Fundierung mit Google Maps Routing“ testen möchten.
Leistungsspektrum
Mit dem Routing-Tool lassen sich genaue Entfernungen und Fahrtzeiten zwischen Start- und Zielorten berechnen.
Das Routing-Tool unterstützt Folgendes:
Verkehrsmittel: Routenplanung für Autofahren, Fußgänger, Radfahrer, öffentliche Verkehrsmittel und motorisierte Zweiräder (nicht alle Verkehrsmittel sind in allen Ländern verfügbar)
Mehrere Wegpunkte: Bis zu 13 Zwischenstopps zwischen Start- und Zielort
Echtzeitverkehr: Berücksichtigung der aktuellen Verkehrslage, um genaue „Live“-Fahrtzeiten anstelle von statischen Durchschnittswerten zu liefern
Im Folgenden finden Sie Beispiele für die Arten von Fragen, die vom Routing-Tool unterstützt werden:
Nähe basierend auf der Reisezeit: „Welche amerikanischen Restaurants gibt es in 10 Gehminuten Entfernung vom Hilton Hotel in der 1335 6th Ave in New York City?“
Pendelzeit schätzen: „Wie lange dauert es, mit öffentlichen Verkehrsmitteln vom Pike Place Market zum Capitol Hill in Seattle zu fahren?“
Antwort verstehen
Wenn ein Prompt das Routing-Tool auslöst, generiert das Modell eine Antwort in natürlicher Sprache, die auf strukturierten Metadaten basiert. So können Sie dem Nutzer genaue Reiseinformationen anzeigen.
Die folgenden Daten werden in einer Nutzlastantwort zurückgegeben:
Dauer: Die Zeit, die für die Fahrt zwischen Orten benötigt wird, wobei der Verkehr berücksichtigt wird, sofern dies angefordert wird. Beispiel: „500 Sekunden“
Distanz: Die physische Distanz der Route. Beispiel: „1,9 km“.
Polylinie: Ein codierter Textstring, mit dem Sie den spezifischen Routenpfad auf einer Karte visuell darstellen können.
Das Folgende ist ein Beispiel für eine Antwort auf den Prompt: „Wie komme ich vom Hilton Hotel (1335 6th Ave in NYC), in dem ich wohne, zum Restaurant Carmine’s?“
Wenn Sie vom Hilton Hotel in der 1335 6th Ave in New York City zum Restaurant Carmine's fahren möchten, müssen Sie zum Standort Carmine's – Time Square in der 200 W 44th St, New York, NY 10036, USA fahren.
Hier ist die Fußgängerroute:
Start am Hilton Hotel:Verlassen Sie das Hilton Hotel in der 1335 6th Ave.
Zu Fuß auf der 6th Avenue nach Süden:Gehen Sie auf der 6th Avenue (Avenue of the Americas) in Richtung W 44th Street nach Süden.
Rechts abbiegen auf die W 44th Street:Biegen Sie rechts ab auf die W 44th Street.
Carmine’s liegt auf der linken Seite:Gehen Sie die W 44th Street entlang. Carmine’s befindet sich auf der linken Seite bei 200 W 44th St.
Diese Strecke ist etwa 800 Meter lang und sollte etwa 10 bis 15 Minuten dauern.
Das Folgende ist ein Beispiel für eine Antwort auf den Prompt: „Wie lange dauert es, mit öffentlichen Verkehrsmitteln vom Pike Place Market in Seattle nach Capitol Hill zu fahren?“
Wenn Sie mit öffentlichen Verkehrsmitteln vom Pike Place Market in Seattle nach Capitol Hill fahren möchten, haben Sie mehrere Möglichkeiten:
Straßenbahn (Stadtbahn): Die Straßenbahn von Westlake, in der Nähe des Pike Place Market, nach Capitol Hill benötigt etwa 3 Minuten. Die Gesamtfahrzeit beträgt mit Umsteigen etwa 9 Minuten. Die Straßenbahnen fahren alle 10 Minuten.
Bus:Eine direkte King County Metro-Buslinie von Pike St & 4th Ave (in der Nähe des Pike Place Market) nach Capitol Hill dauert etwa 11 Minuten. Die Busse fahren alle 20 Minuten. Alternativ dauert die Fahrt mit der Buslinie 49 etwa 16 Minuten.
Entlang der Route suchen
Mit „Entlang der Route suchen“ können Ihre KI-Agenten geografisch relevante und für die geplante Reise eines Nutzers geeignete POIs finden. Indem Sie Antworten auf die Routing- und räumlichen Suchmaschinen von Google Maps stützen, kann Ihr Modell Empfehlungen geben, die Umwege minimieren, und den logistischen Ablauf einer Autofahrt oder eines Arbeitswegs nachvollziehen.
Die Funktionen von „Suche entlang der Route“ sind als eingeschränkte Vorschau verfügbar. Wenn Sie für Ihr Projekt auf diese Funktion zugreifen möchten, wenden Sie sich bitte an Ihr Google Cloud Account-Management-Team, um eine Aufnahme auf die Zulassungsliste zu beantragen. Alternativ können Sie auch dieses Formular einreichen, um für die Teilnahme infrage zu kommen. Derzeit nehmen wir nur Anfragen von einer begrenzten Kohorte von Partnern entgegen, um das Tool „Fundierung mit Google Maps-Suche entlang der Route“ zu testen.
Leistungsspektrum
Mit „Search Along Route“ kann Ihre Anwendung bestimmte Unternehmen, Annehmlichkeiten oder Sehenswürdigkeiten identifizieren, die sich direkt auf einer generierten Route zwischen einem Start- und einem Zielort befinden. In der Vorabversion wird nur der Reisemodus „Auto“ unterstützt.
Die folgenden Beispiele veranschaulichen die Arten von Fragen, die das Tool „Suche entlang der Route“ beantworten kann.
- Einfache Routensuche: „Finde Tankstellen auf dem Weg von 1800 Amphibious Blvd., Mountain View, CA 94045 nach 456 Sunny St., Sunnyvale, CA.“ Normalerweise werden die Start- und Zieladressen aus dem Chatverlauf abgeleitet.
- Suche basierend auf Orteigenschaften: „Gibt es Bäckereien mit mindestens 4 Sternen zwischen San Francisco und 1800 Amphibious Blvd., Mountain View, CA 94045?“
- Suche nach Routen mit mehreren Etappen: „Ich mache einen Roadtrip von San Francisco über San Luis Obispo nach Los Angeles. Schlage drei Ladestationen für Elektrofahrzeuge zwischen San Francisco und San Luis Obispo und dann zwischen San Luis Obispo und Los Angeles vor.“
Antwort verstehen
Wenn ein Prompt das Tool „Suche entlang der Route“ auslöst, generiert das Modell eine Antwort in natürlicher Sprache, die auf strukturierten Metadaten basiert, in denen sowohl Orts- als auch Routingdaten kombiniert werden. So wird sichergestellt, dass die vorgeschlagenen Orte tatsächlich auf dem Weg liegen. Die groundingMetadata enthält groundingChunks für zurückgegebene Orte und die Route, nach der gesucht wurde.
Beispiel-Prompt [Einfache Routensuche]:
Finde Tankstellen auf dem Weg von 1800 Amphibious Blvd., Mountain View, CA 94045, nach 456 Sunny St., Sunnyvale, CA.
Beispielantwort [einfache Routensuche]:
Hier sind einige Tankstellen auf der Strecke von 1800 Amphibious Blvd., Mountain View, CA 94045 nach 456 Sunny St., Sunnyvale, CA:
- Beispiel für eine Tankstelle – befindet sich in der Beispielstraße 123, Sunnyvale, CA 94045. Die Tankstelle hat 122 Rezensionen und eine Bewertung von 3,5 Sternen.Dort werden Wasserstoff, Propan und Benzin sowie Autowaschanlagen angeboten. Das Geschäft ist heute Abend bis 21:50 Uhr geöffnet und hat Toiletten.
- Fiktive Tankstelle – 456 Fictional Ave, Sunnyvale, CA 94045 Sie hat eine Bewertung von 3,6 Sternen aus 52 Rezensionen und bietet einen Minimarkt und eine Autowaschanlage. Diese Tankstelle ist rund um die Uhr geöffnet und verfügt über Toiletten.
- Generic Gas station, 789 W Generic St, Sunnyvale, CA 94045 Es hat eine Bewertung von 3,6 Sternen aus 35 Rezensionen. Diese Tankstelle ist rund um die Uhr geöffnet und verfügt über Toiletten.
Beispiel-Prompt [Suche nach Route mit mehreren Etappen]:
Ich mache einen Roadtrip von San Francisco über San Luis Obispo nach Los Angeles. Schlage drei Ladestationen für Elektroautos zwischen San Francisco und San Luis Obispo und dann zwischen San Luis Obispo und Los Angeles vor.
Beispielantwort [Suche nach Route mit mehreren Etappen]:
Hier sind einige Optionen für Ladestationen für Elektrofahrzeuge für Ihren Roadtrip von San Francisco nach Los Angeles mit Zwischenstopps in San Luis Obispo.
Zwischen San Francisco und San Luis Obispo:
- Beispiel für Ladestation: Diese Ladestation mit der Adresse 123 Example Blvd, Campbell, CA 95008 hat eine Bewertung von 4, 5.
- Fictional EV Station: Diese Station befindet sich unter 456 Fictional Rd, Gilroy, CA 95008 und hat eine Bewertung von 4, 4.
- Generische Ladestation: Diese Station befindet sich in der 789 Generic St, Salinas, CA 95008 und hat eine Bewertung von 3, 5.
Zwischen San Luis Obispo und Los Angeles:
- Beispiel für Ladestation: Diese Ladestation mit der Adresse 123 Example Rd, San Luis Obispo, CA 93123 hat eine Bewertung von 4, 3.
- Fiktive Ladestation für Elektrofahrzeuge: Diese Station befindet sich in der Fictional Ave 456, Santa Barbara, CA 93123 und hat eine Bewertung von 3, 9.
- Generic Charging Station: Diese Ladestation befindet sich in der Generic Street 789, Glendale, Kalifornien, 93123 und hat eine Bewertung von 3,0.
Gute Fahrt!
Anforderungen an die Dienstnutzung
In diesem Abschnitt werden die Anforderungen für die Nutzung von Fundierung mit Google Maps beschrieben.
Nutzer über die Verwendung von Google Maps-Quellen informieren
Bei jedem fundierten Google Maps-Ergebnis erhalten Sie Quellen in groundingChunks, die jede Antwort untermauern. Die folgenden Metadaten werden ebenfalls zurückgegeben:
- Quell-URI
- Titel
- ID
Wenn Sie Ergebnisse aus der Fundierung mit Google Maps mit Vertex AI präsentieren, müssen Sie die zugehörigen Google Maps-Quellen angeben und Ihre Nutzer über Folgendes informieren:
- Die Google Maps-Quellen müssen direkt auf die generierten Inhalte folgen, die durch die Quellen belegt werden. Diese generierten Inhalte werden auch als Google Maps Grounded Result bezeichnet.
- Die Google Maps-Quellen müssen innerhalb einer Nutzerinteraktion sichtbar sein.
Für Voice-First-Schnittstellen
Quellenangabe:Google Maps-Quellen müssen in einer Begleit-Benutzeroberfläche angezeigt werden, die eine wörtliche Aufzeichnung aller KI-Sprachunterhaltungen enthält. Dieser Datensatz muss den Anforderungen an die Quellenangabe entsprechen und unterliegt den geltenden Beschränkungen für das Zwischenspeichern und Speichern von Daten.
Aktive Offenlegung von Quellen:Endnutzer müssen zum Zeitpunkt der Interaktion in angemessener Weise darüber informiert werden, welche Rolle Google Maps spielt und wie sie detaillierte Quellenangaben finden können.
Die aktive Offenlegung von Quellen muss die folgenden Punkte vermitteln:
KI-generierte Inhalte können Informationen aus Google Maps enthalten.
Detaillierte Quellen sind in der Companion-Benutzeroberfläche verfügbar.
Sie müssen die aktive Offenlegung von Quellen mit mindestens einer der folgenden Methoden vermitteln.
Visuelle Darstellung:Bei Sprachinteraktionen auf einem Gerät mit Bildschirm muss die aktive Offenlegung auf dem Bildschirm angezeigt werden, wenn Fundierung mit Google Maps verwendet wird.
Sprachansage:Lesen Sie die aktive Offenlegung für den Nutzer vor. Dies muss bei der ersten Interaktion erfolgen, die von Fundierung mit Google Maps unterstützt wird, und mindestens alle 6 Monate wiederholt werden.
Beispiel für Offenlegung: „KI-generierte Inhalte können Informationen aus Google Maps enthalten. Detaillierte Quellen finden Sie in der Companion-App.“
Dauerhafte Offenlegung:Eine Erklärung, dass Google Maps-Inhalte in KI-generierten Inhalten verwendet werden dürfen, muss für den Endnutzer dauerhaft zugänglich sein, z.B. in einem Menü für Spracheinstellungen oder in einer Offenlegung zur Sprachinteraktion.
Nutzeranfragen:Ihr Sprachassistent muss Nutzeranfragen zur Quelle der Inhalte korrekt beantworten, auch wenn KI-generierte Inhalte Informationen aus Google Maps enthalten. Wenn Google Maps die Quelle ist, verweisen Sie Endnutzer auf die zugehörige Benutzeroberfläche, um auf bestimmte Quellinformationen zuzugreifen.
Google Maps-Quellen mit Google Maps-Links anzeigen
Für jede Quelle in groundingChunks und in grounding_chunks.maps.placeAnswerSources.reviewSnippets muss eine Linkvorschau gemäß den folgenden Anforderungen generiert werden:
- Weisen Sie jede Quelle Google Maps gemäß den Richtlinien für die Quellenangabe von Text in Google Maps zu.
- Zeige den in der Antwort angegebenen Quellentitel an.
- Verlinken Sie die Quelle mit
uriodergoogleMapsUriaus der Antwort.
Auf diesen Bildern sehen Sie die Mindestanforderungen für die Anzeige der Quellen und Google Maps-Links.
Sie können die Ansicht der Quellen minimieren.
Optional: Sie können die Linkvorschau mit zusätzlichen Inhalten wie den folgenden erweitern:
- Vor der Google Maps-Quellenangabe wird ein Google Maps-Favicon eingefügt.
- Ein Foto von der Quell-URL (
og:image).
Weitere Informationen zu einigen unserer Google Maps-Datenanbieter und ihren Lizenzbedingungen finden Sie in den rechtlichen Hinweisen zu Google Maps und Google Earth.
Richtlinien für die Quellenangabe als Text in Google Maps
Wenn Sie Quellen in Text Google Maps zuordnen, müssen Sie die folgenden Richtlinien beachten:
- Ändern Sie den Text Google Maps nicht:
- Ändern Sie die Groß- und Kleinschreibung von Google Maps nicht.
- Fügen Sie keinen Zeilenumbruch in Google Maps ein.
- Google Maps darf nicht in eine andere Sprache lokalisiert werden.
- Verhindern Sie, dass Browser Google Maps übersetzen, indem Sie das HTML-Attribut
translate="no"verwenden.
- Formatieren Sie den Text Google Maps wie in der folgenden Tabelle beschrieben:
| Attribut | Stil |
|---|---|
| Schriftfamilie | Roboto Das Laden der Schriftart ist optional. |
| Fallback-Schriftfamilie | Eine beliebige serifenlose Schriftart, die bereits in Ihrem Produkt verwendet wird, oder „Sans-Serif“, um die Standardsystemschriftart aufzurufen |
| Schriftstil | Normal |
| Schriftstärke | 400 |
| Schriftfarbe | Weiß, Schwarz (#1F1F1F) oder Grau (#5E5E5E). Achten Sie auf einen barrierefreien Kontrast von 4,5:1 zum Hintergrund. |
| Schriftgröße | Mindestschriftgröße: 12 sp Maximale Schriftgröße: 16 sp Weitere Informationen zu „sp“ finden Sie auf der Material Design-Website unter „Font size units“. |
| Zeichenabstand | Normal |
Beispiel-CSS
Mit dem folgenden CSS wird Google Maps mit dem entsprechenden typografischen Stil und der entsprechenden Farbe auf einem weißen oder hellen Hintergrund gerendert.
@import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Roboto&display=swap');
.GMP-attribution {
font-family: Roboto, Sans-Serif;
font-style: normal;
font-weight: 400;
font-size: 1rem;
letter-spacing: normal;
white-space: nowrap;
color: #5e5e5e;
}
Kontext-Token, Orts-ID und Rezensions-ID
Die Google Maps-Daten enthalten Kontext-Token, Orts-ID und Rezensions-ID. Sie können die folgenden Antwortdaten im Cache speichern, speichern und exportieren:
googleMapsWidgetContextTokenplaceIdreviewId
Die Einschränkungen für das Caching in den Nutzungsbedingungen für die Fundierung mit Google Maps gelten nicht.
Unzulässiges Gebiet
Für die Fundierung mit Google Maps gelten Einschränkungen für bestimmte Inhalte und Aktivitäten, um eine sichere und zuverlässige Plattform zu gewährleisten. Der Kunde darf in verbotenen Gebieten keine Kundenanwendung vertreiben oder bewerben, die Fundierung mit Google Maps bietet. Weitere Informationen finden Sie unter Verbotene Gebiete der Google Maps Platform. Die Liste der verbotenen Gebiete kann gelegentlich aktualisiert werden.
Optional: Kontextbezogenes Google Maps-Widget
Das kontextbezogene Widget ist ein Pre-GA-Angebot von Google Maps, das als visueller Container zur Unterstützung oder Ergänzung anderer Google Maps-Inhalte verwendet wird. Mit dem kontextbezogenen Google Maps-Widget können Sie Fundierung mit Google Maps in Ihre Anwendungen einbinden, um eine dialogbasierte Chatfunktion auf Basis von LLMs zu erstellen.
Das kontextbezogene Widget wird mit dem Kontext-Token googleMapsWidgetContextToken gerendert, das in der Antwort der Vertex AI API zurückgegeben wird und zum Rendern visueller Inhalte verwendet werden kann.
Das kontextbezogene Widget hat je nach Szenario unterschiedliche Funktionen:
Es werden Nutzerrezensionen und ‑fotos angezeigt, die von Nutzern erstellte Inhalte sind, wenn Google Maps-Prompts für die Antwortgenerierung verwendet werden.
Damit lassen sich Ergebnisse mit Kartendarstellungen und Daten anreichern, wenn Vertex AI nur eine Textantwort generiert.
Weitere Informationen zum kontextbezogenen Widget finden Sie unter Widget für die Fundierung von Maps.
Kontextbezogenes Google Maps-Widget rendern
Wenn Sie das kontextbezogene Google Maps-Widget rendern und verwenden möchten, müssen Sie die Alphaversion der Google Maps JavaScript API auf der Seite verwenden, auf der das Widget angezeigt wird. Weitere Informationen finden Sie unter Maps JavaScript API laden.
Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie ein kontextbezogenes Widget verwendet wird:
Kontextbezogenes Widget erstellen
<body> <gmp-place-contextual id="widget"></gmp-place-contextual> </body>In jeder Antwort, die auf Google Maps basiert, gibt es ein entsprechendes
googleMapsWidgetContextToken, mit dem das kontextbezogene Widget gerendert wird. Es wird in unmittelbarer Nähe der generierten Antwort platziert.Legen Sie
widget.contextToken propertyfest, um das Kontext-Token zu aktualisieren."googleMapsWidgetContextToken": "widgetcontent/AcBXPQdpWQWbap9H-OH8sEKmOXxmEKAYvff0tvthhneMQC3VrqWCjpnPBl4-Id98FGiA_S_t8aeAeJj0T6JkWFX56Bil8oBSR0W8JH3C_RSYLbTjxKdpxc9yNn6JcZTtolIRZon9xi6WpNGuSyjcIxWu2S0hwpasNOpUlWrG1RxVCB4WD1fsz_pwR236mG36lMxevXTQ_JnfdYNuQwQ4Lc3vn...<snip>... Ts5VJE_b3IC5eE_6wez0nh61r7foTUZpP7BXMwxR-7Wyfcj6x1v6mIWsFGr1o0p_HSAMNqWPg-aFVnkPLhAkOR6MaNZOfezTva-gxHlu7z_haFvYxcUE1qfNVQ",function updateWidget(contextToken) { let widget = document.querySelector('#widget'); widget.contextToken = contextToken; }Optional: Geben Sie das Listenlayout an. Gültige Werte sind:
- Kompaktes Layout:
<gmp-place-contextual-list-config layout="compact"> - Vertikales Layout:
<gmp-place-contextual-list-config layout="vertical">
In diesem Codebeispiel wird gezeigt, wie das Listenlayout in ein kompaktes Layout geändert wird.
<gmp-place-contextual id="widget"> <gmp-place-contextual-list-config layout="compact"> </gmp-place-contextual-list-config> </gmp-place-contextual>- Kompaktes Layout:
Optional: Ändern Sie den Kartenmodus. Gültige Werte sind:
- 2D-Roadmap-Karte:
map-mode="roadmap" - 3D-Hybridkarte:
map-mode="hybrid" - Keine Karte:
map-mode="none"
In diesem Codebeispiel wird gezeigt, wie der Kartenmodus in eine 2D-Karte geändert wird.
<gmp-place-contextual id="widget"> <gmp-place-contextual-list-config map-mode="roadmap"> </gmp-place-contextual-list-config> </gmp-place-contextual>- 2D-Roadmap-Karte:
Nächste Schritte
- Weitere Informationen zur Fundierung von Gemini-Modellen auf Ihren Daten finden Sie unter Fundierung mit Ihren Daten.
- Weitere Informationen zu Best Practices für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI und den Sicherheitsfiltern von Vertex AI finden Sie unter Verantwortungsbewusste KI.