Tools für das Modell bereitstellen, wenn über das Foundation Models-Framework von Apple auf die Gemini API zugegriffen wird


In den Beispielen auf dieser Seite wird davon ausgegangen, dass Sie die Schritte unter Erste Schritte: Zugriff auf die Gemini API über das Foundation Models-Framework von Apple ausgeführt haben.


Sie können Gemini integrierte Tools für Gemini Modelle bereitstellen, wenn Sie über das Foundation Models-Framework von Apple auf die Gemini API zugreifen, um das Modell mit externen Datenquellen zu verbinden.

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie die folgenden integrierten Tools für Gemini Modelle verwenden:

Bei der Fundierung mit Google Search wird ein Gemini Modell mit öffentlich verfügbaren Webinhalten in Echtzeit verbunden. So kann das Modell genauere und aktuellere Antworten geben und überprüfbare Quellen zitieren.

Weitere Informationen, Best Practices und Anwendungsfälle finden Sie im allgemeinen Leitfaden zur Google Search.

Unterstützte Modelle

  • gemini-3.1-pro-preview
  • gemini-3.5-flash
  • gemini-3.1-flash-lite
  • gemini-3-pro-image-preview (auch bekannt als „Nano Banana Pro“)
  • gemini-3.1-flash-image-preview (auch bekannt als „Nano Banana 2“)

Geben Sie das Tool googleSearch beim Erstellen von geminiLanguageModel an:

import FoundationModels
import FirebaseCore
import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())
// Initialize a `geminiLanguageModel` with a Gemini model that supports your use case.
let model = ai.geminiLanguageModel(
  name: "GEMINI_MODEL_NAME",
  // Provide Google Search as a tool that the model can use to generate its response.
  serverTools: [GeminiTool.googleSearch()]
)

let session = LanguageModelSession(model: model)
let response = try await session.respond(to: "What is the weather in Toronto today?")
for entry in response.transcriptEntries {
  if case let .response(responseEntry) = entry {
    if let groundingMetadata = responseEntry
        .metadata["groundingMetadata"] as? GroundingMetadata {
      for chunk in groundingMetadata.groundingChunks {
        let webChunk = chunk.web
        // use the webChunk
      }
    }
  }
}

// Make sure to comply with the "Grounding with Google Search" usage requirements,
// which includes how you use and display the grounded result

Fundierung mit Google Maps

Bei der Fundierung mit Google Maps wird ein Gemini Modell mit geografischen Daten aus Google Maps verbunden, sodass Sie standortbezogene Funktionen in Ihre Apps einbauen können.

Weitere Informationen, Best Practices und Anwendungsfälle finden Sie im allgemeinen Fundierung mit Google Maps Leitfaden.

Unterstützte Modelle

  • gemini-3.1-pro-preview
  • gemini-3.5-flash
  • gemini-3.1-flash-lite

Tool Google Maps aktivieren

Geben Sie das Tool googleMaps beim Erstellen von geminiLanguageModel an. Optional können Sie auch Koordinaten in der Konfiguration des Tools angeben.

import FoundationModels
import FirebaseCore
import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())
// Initialize a `geminiLanguageModel` with a Gemini model that supports your use case.
let model = ai.geminiLanguageModel(
  name: "GEMINI_MODEL_NAME",
  // Provide Google Maps as a tool that the model can use to generate its response.
  serverTools: [GeminiTool.googleMaps()]
)

let session = LanguageModelSession(model: model)

let response = try await session
      respond(to: "Where is a good place to grab a coffee near Alameda, CA?")

for entry in response.transcriptEntries {
  if case let .response(responseEntry) = entry {
    if let groundingMetadata = responseEntry
        .metadata["groundingMetadata"] as? GroundingMetadata {
      for chunk in groundingMetadata.groundingChunks {
        let mapsChunk = chunk.maps
        // use the mapsChunk
      }
    }
  }
}

// Make sure to comply with the "Grounding with Google Maps" usage requirements,
// which includes how you meet service usage requirements


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