Proporcionar herramientas al modelo cuando se accede a la API de Gemini a través del framework de modelos de base de Apple


En los ejemplos de esta página, se supone que completaste la sección Introducción: Accede a la Gemini API a través del framework Foundation Models de Apple.


Puedes proporcionar herramientas integradas Gemini a modelos Gemini cuando accedas a la Gemini API a través del framework Foundation Models de Apple para conectar el modelo a fuentes de datos externas.

En la página, se muestra cómo usar las siguientes herramientas integradas para los modelos de Gemini:

La fundamentación con Google Search conecta un modelo Gemini con contenido web disponible públicamente en tiempo real. Esto permite que el modelo proporcione respuestas más precisas y actualizadas, y cite fuentes verificables.

Para obtener detalles, prácticas recomendadas y casos de uso, consulta la guía general de Fundamentación con Google Search.

Modelos compatibles

  • gemini-3.1-pro-preview
  • gemini-3.5-flash
  • gemini-3.1-flash-lite
  • gemini-3-pro-image-preview (también conocido como "Nano Banana Pro")
  • gemini-3.1-flash-image-preview (también conocido como "Nano Banana 2")

Proporciona la herramienta googleSearch como parte de la creación de geminiLanguageModel:

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

.

Fundamentación con Google Maps

La fundamentación con Google Maps conecta un modelo de Gemini con datos geoespaciales de Google Maps para que puedas compilar funciones basadas en la ubicación en tus apps.

Para obtener detalles, prácticas recomendadas y casos de uso, consulta la guía general de Fundamentación con Google Maps guía.

Modelos compatibles

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

Habilita la herramienta Google Maps

Proporciona la herramienta googleMaps como parte de la creación de geminiLanguageModel. También puedes proporcionar coordenadas de forma opcional en la configuración de la herramienta.

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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