Fundamentação com a pesquisa Web paralela

Pré-visualização

Esta funcionalidade está sujeita aos "Termos das Ofertas de Pré-DG" na secção Termos Gerais de Serviço dos Termos Específicos do Serviço. As funcionalidades de pré-DG estão disponíveis "tal como estão" e podem ter apoio técnico limitado. Para mais informações, consulte as descrições das fases de lançamento.

A Parallel Web Systems oferece uma API de pesquisa que fornece acesso a dados Web disponíveis publicamente otimizados para utilização por modelos de linguagem (conteúdo extenso) para fundamentação. Esta página explica como fundamentar as respostas do Gemini através da utilização da ferramenta Parallel.

A fundamentação com a Parallel no Vertex AI é uma oferta separada (conforme definido no seu Google Cloud contrato) que liga os modelos Gemini a dados da Web públicos fornecidos pela API de pesquisa da Parallel Web Systems. Este serviço dá ao Gemini acesso a informações em direto de milhares de milhões de páginas Web para garantir respostas mais atualizadas e factuais.

Tenha em atenção o seguinte: a sua utilização do Parallel requer que o Google Cloud envie determinados dados de clientes para a Oferta Separada do Parallel para processamento. A sua utilização do serviço Parallel é regida pelos Termos de Utilização e pela Política de Uso Autorizado separados da Parallel.

Nota: para os publicadores Web, a fundamentação com a Parallel na Vertex AI não usa páginas Web para fundamentação que tenham recusado o ShapBot. Os publicadores Web podem gerir as respetivas desativações com um ficheiro robots.txt.

Exemplos de utilização

A fundamentação com a Parallel é adequada para exemplos de utilização como os seguintes:

• Usar dados da Web para fins de preenchimento ou enriquecimento de informações.
• Agentes de vários passos que requerem pesquisas na Web mais detalhadas para perguntas mais complexas.
• Criar uma API que integre dados da pesquisa Web.
• Assistentes orientados para os funcionários que permitem ao utilizador final fazer perguntas e criar relatórios complexos com as informações Web mais recentes.
• Aplicações viradas para o consumidor, como retalho e viagens, que permitem ao utilizador tomar decisões de compra informadas.
• Agentes automatizados que são executados de forma autónoma para realizar tarefas automatizadas, como a análise de notícias e as verificações de KYC.
• Agentes verticais (agentes de vendas, agentes de programação, agentes financeiros) que recebem o contexto mais atualizado da Web.

Exemplo

Quem ganhou o Grande Prémio de F1 de Las Vegas de 2025?

Sem superfície de referência	Com superfície de referência
O Grande Prémio de Las Vegas de 2025 ainda não se realizou. A corrida está agendada para o fim de semana de 20 a 22 de novembro de 2025. Por isso, o vencedor é atualmente desconhecido.	O vencedor do Grande Prémio de F1 de Las Vegas de 2025 foi Max Verstappen da Red Bull Racing. A corrida teve lugar a 22 de novembro de 2025. Fontes: domain1.com, domain2.com, ...

Modelos suportados

Esta secção apresenta uma lista dos modelos que suportam a fundamentação com a pesquisa na Web paralela.

• Gemini 3 Flash pré-visualização Modelo de pré-visualização
• Gemini 3 Pro pré-visualização Modelo de pré-visualização
• Gemini 3 Pro Image pré-visualização Modelo de pré-visualização
• Gemini 2.5 Pro
• Gemini 2.5 Flash pré-visualização Modelo de pré-visualização
• Gemini 2.5 Flash-Lite pré-visualização Modelo de pré-visualização
• Gemini 2.5 Flash
• Gemini 2.5 Flash-Lite
• Gemini 2.5 Flash com áudio nativo da API Gemini Live
• Gemini 2.5 Flash com áudio nativo da API Live (pré-visualização) pré-visualização Modelo de pré-visualização
• Gemini 2.0 Flash com API Live pré-visualização Modelo de pré-visualização
• Gemini 2.0 Flash

Antes de começar

Para usar a fundamentação com a Parallel, tem de obter uma chave da API no Website da Parallel. Esta chave de API é usada no seu pedido ao Gemini.

Fundamente as respostas do Gemini com a ferramenta Parallel

Peça respostas fundamentadas ao Gemini através da API REST da seguinte forma. Para ter o melhor desempenho, recomendamos que use as predefinições para parâmetros opcionais, a menos que necessite estritamente de valores não predefinidos.

REST

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

• LOCATION: a região para processar o pedido. Para usar o ponto final global, exclua a localização do nome do ponto final e configure a localização do recurso como "global".
• PROJECT_ID: o ID do seu Google Cloud projeto.
• MODEL_ID: o ID do modelo a usar.
• TEXT: o comando de texto a enviar para o modelo.
• API_KEY: a sua chave da API para a pesquisa de IA paralela.
• EXCLUDE_DOMAINS: Opcional: lista de domínios a excluir das origens de fundamentação. Se especificado, as origens destes domínios são excluídas. Os valores aceitáveis são domínios (www.example.com) ou extensões de domínio que começam com um ponto ( .gov, .edu, .co.uk). Pode especificar até 10 domínios.
• INCLUDE_DOMAINS: Opcional: lista de domínios a incluir nas fontes de fundamentação. Se forem especificadas, as origens destes domínios são incluídas. Os valores aceitáveis são domínios (www.example.com) ou extensões de domínio que começam com um ponto ( .gov, .edu, .co.uk). Pode especificar até 10 domínios.
• MAX_CHARS_PER_RESULT: Opcional: o número máximo de carateres a incluir em cada excerto de resultado da pesquisa. Se não for especificado, o fuso horário predefinido é 30000. O intervalo permitido é [1000, 100000].
• MAX_CHARS_TOTAL: opcional: o número máximo total de carateres de todos os excertos de resultados da pesquisa. Se não for especificado, o fuso horário predefinido é 100000. O intervalo permitido é [1000, 1000000].
• MAX_RESULTS: Opcional: o número máximo de resultados da pesquisa a usar para fundamentação. Se não for especificado, o fuso horário predefinido é 10. O intervalo permitido é [1, 20].

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON do pedido:

{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "TEXT"
    }]
  }],
  "tools": [{
    "parallelAiSearch": {
        "api_key": "API_KEY",
        "customConfigs": {
            "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
            },
            "max_results": MAX_RESULTS
        }
    }
}],
  "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID"
}

Para enviar o seu pedido, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Nota: O comando seguinte pressupõe que tem sessão iniciada na CLI gcloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que inicia automaticamente sessão na CLI gcloud. Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

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)

Nota: O comando seguinte pressupõe que iniciou sessão na CLI do Google Cloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login .gcloud Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

$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

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte.

Resposta

{
  "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"
}

Quota

A quota predefinida é de 60 comandos por minuto. Se precisar de aumentar os limites de taxa, contacte [e-mail] e a equipa da sua conta Google com o seu exemplo de utilização e requisitos.

Faturação

A utilização da funcionalidade Grounding with Parallel incorre nos seguintes custos:

• Consumo de tokens do Gemini: tokens de comandos, tokens de raciocínio e tokens de saída. Para mais informações, consulte a secção Preços.
• Fundamentação do Gemini com os seus dados: para mais informações, consulte a secção Preços.
  • Os tokens de entrada fornecidos pela Parallel não são cobrados adicionalmente.
• Preços para a utilização da API de pesquisa da Parallel: para mais informações, consulte a página de preços da Parallel.