The latest Gemini models, like Gemini 3.6 Flash, are available to use with Firebase AI Logic! Learn more.

All Imagen models will shut down as early as June 30, 2026. Learn about migrating your apps to use Nano Banana.

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Fundierung mit Google Maps

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

Die Fundierung mit Google Maps bietet folgende Vorteile:

Faktische Genauigkeit erhöhen: Reduzieren Sie Modellhalluzinationen, indem Sie Antworten auf der Google-Datenbank mit über 250 Millionen realen Orten und Unternehmen basieren.
Zugriff auf Echtzeitinformationen: Beantworten Sie Fragen mit Live-Daten, z. B. aktuellen Geschäftszeiten und dem Echtzeitstatus von Ladestationen für Elektrofahrzeuge.
Visuellen Kontext bereitstellen: Bauen Sie das Vertrauen der Nutzer auf, indem Sie interaktive Karten Widgets, Fotos und Street View direkt neben den standortbezogenen Aussagen des Modells einbinden.

Unterstützte Modelle

gemini-3.1-pro-preview
gemini-3.6-flash und das ältere gemini-3.5-flash
gemini-3.5-flash-lite und das ältere gemini-3.1-flash-lite
gemini-2.5-pro
gemini-2.5-flash
gemini-2.5-flash-lite

Unterstützte Sprachen

Unterstützte Sprachen für Gemini Modelle.

Das Modell mit Google Maps fundieren

Klicken Sie auf Ihren Gemini API Anbieter, um anbieterspezifische Inhalte und Code auf dieser Seite aufzurufen.

Wenn Sie die GenerativeModel-Instanz erstellen, geben Sie GoogleMaps als tool an, das das Modell zum Generieren der Antwort verwenden kann.

Swift


import FirebaseAILogic

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Example: Coordinates for New York City
let latAndLong = CLLocationCoordinate2D(latitude: 40.7128, longitude: -74.0060)

// (Optional) Define a RetrievalConfig to configure the Grounding with Google Maps tool.
// You can optionally provide a location's coordinates and/or a language code
// for more relevant and personalized Google Maps results.
let retrievalConfig = RetrievalConfig(
    location: latAndLong,
    // Example: Language code for English (US).
    languageCode: "en_US"
)

// Wrap the RetrievalConfig inside a ToolConfig.
let toolConfig = ToolConfig(retrievalConfig: retrievalConfig)

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
let model = ai.generativeModel(
    modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
    // Provide Google Maps as a tool that the model can use to generate its response.
    tools: [Tool.googleMaps()],
    // Add the configuration for the Grounding with Google Maps tool
    // (if this optional config was defined above).
    toolConfig: toolConfig
)

let response = try await model.generateContent("restaurants near me?")
print(response.text ?? "No text in response.")

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

Kotlin


// (Optional) Define a RetrievalConfig to configure the Grounding with Google Maps tool.
// You can optionally provide a location's coordinates and/or a language code
// for more relevant and personalized Google Maps results.
val retrievalConfig = RetrievalConfig(
    // Example: Coordinates for New York City
    latLng = LatLng(latitude = 40.7128, longitude = -74.0060),
    // Example: Language code for English (US)
    languageCode = "en_US"
)

// Wrap the RetrievalConfig inside a ToolConfig.
val toolConfig = ToolConfig(
    retrievalConfig = retrievalConfig
)

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    // Add the configuration for the Grounding with Google Maps tool
    // (if this optional config was defined above).
    toolConfig = toolConfig,
    // Provide Google Maps as a tool that the model can use to generate its response.
    tools = listOf(Tool.googleMaps())
)

val response = model.generateContent("restaurants near me?")
print(response.text)

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

Java


// (Optional) Define a ToolConfig to configure the Grounding with Google Maps tool.
// You can optionally provide a location's coordinates and/or a language code
// for more relevant and personalized Google Maps results.
ToolConfig toolConfig = new ToolConfig(
    null,
    new RetrievalConfig(
        // Example: Coordinates for New York City.
        new LatLng(40.7128, -74.0060),
        // Example: Language code for English (US).
       "en_US"
    )
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
                .generativeModel("GEMINI_MODEL_NAME",
                        null,
                        null,
                        // Provide Google Maps as a tool that the model can use to generate its response.
                        List.of(Tool.googleMaps()),
                        // Add the configuration for the Grounding with Google Maps tool
                        // (if this optional config was defined above).
                        toolConfig);

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs.
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

ListenableFuture response = model.generateContent("restaurants near me?");
  Futures.addCallback(response, new FutureCallback() {
      @Override
      public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
          String resultText = result.getText();
          System.out.println(resultText);
      }

      @Override
      public void onFailure(Throwable t) {
          t.printStackTrace();
      }
  }, executor);

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

Web


import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// (Optional) Define a toolConfig to configure the Grounding with Google Maps tool.
// You can optionally provide a location's coordinates and/or a language code
// for more relevant and personalized Google Maps results.
const toolConfig = {
  retrievalConfig: {
    // Example: Coordinates for New York City
    latLng: {
      latitude: 40.7128,
      longitude: -74.0060
    },
    // Example: Language code for English (US)
    languageCode: 'en-US'
  }
};

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(
  ai,
  {
    model: "GEMINI_MODEL_NAME",
    // Provide Google Maps as a tool that the model can use to generate its response.
    // (Optional) Set `enableWidget` to control whether the response contains a `googleMapsWidgetContextToken`.
    tools: [ { googleMaps: { enableWidget: true } } ],
    // Add the configuration for the Grounding with Google Maps tool
    // (if this optional config was defined above).
    toolConfig
  }
);

const result = await model.generateContent("restaurants near me?");

console.log(result.response.text());

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

Dart


import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'firebase_options.dart';

// Initialize FirebaseApp.
await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

// (Optional) Define a ToolConfig to configure the Grounding with Google Maps tool.
// You can optionally provide a location's coordinates and/or a language code
// for more relevant and personalized Google Maps results.
final toolConfig = ToolConfig(
  retrievalConfig: RetrievalConfig(
    // Example: Coordinates for New York City.
    latLng: LatLng(latitude: 40.712728, longitude: -74.006015),
    // Example: Language code for English (US).
    languageCode: 'en',
  ),
);

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case.
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
  model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
  // Provide Google Maps as a tool that the model can use to generate its response.
  tools: [
    Tool.googleMaps(),
  ],
  // Add the configuration for the Grounding with Google Maps tool
  // (if this optional config was defined above).
  toolConfig: toolConfig,
);

final response = await model.generateContent([Content.text("restaurants near me?")]);
print(response.text);

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

Einheit


using Firebase;
using Firebase.AI;

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Example: Coordinates for New York City
var latLng = new LatLng(40.7128, -74.0060);

// (Optional) Define a RetrievalConfig to configure the Grounding with Google Maps tool.
// You can optionally provide a location's coordinates and/or a language code
// for more relevant and personalized Google Maps results.
var retrievalConfig = new RetrievalConfig(latLng, languageCode: "en");

// Wrap the RetrievalConfig inside a ToolConfig.
var toolConfig = new ToolConfig(retrievalConfig: retrievalConfig);

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
  // Provide Google Maps as a tool that the model can use to generate its response.
  tools: new[] { new Tool(new GoogleMaps()) },
  // Add the configuration for the Grounding with Google Maps tool
  // (if this optional config was defined above).
  toolConfig: toolConfig
);

var response = await model.GenerateContentAsync("restaurants near me?");
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

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

Informationen zum Auswählen eines Modells , der für Ihren Anwendungsfall und Ihre App geeignet ist

Best Practices und Tipps zur Verbesserung der Ergebnisse

In diesem Abschnitt werden einige allgemeine Best Practices für die Verwendung der Fundierung mit Google Maps beschrieben. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Ortseigenschaften nutzen können, um die Ergebnisse zu verbessern .

Allgemeine Best Practices

Tool nur bei Bedarf bereitstellen: Um Leistung und Kosten zu optimieren, gewähren Sie dem Modell nur dann Zugriff auf das Tool „Fundierung mit Google Maps“, wenn der Anwendungsfall einen klaren geografischen Kontext hat.
Nutzerstandort angeben: Für die relevantesten und personalisierten Antworten (und wenn der Standort des Nutzers bekannt ist) fügen Sie den Standort des Nutzers (mit Breiten- und Längengrad über latLng) in die Konfiguration des Tools „Fundierung mit Google Maps “ ein.
Endnutzer informieren: Informieren Sie Ihre Endnutzer klar darüber, dass Google Maps Daten verwendet werden, um ihre Anfragen zu beantworten. Die Angabe der Quellen aus Google Maps für Endnutzer ist eine Nutzungsanforderung für das Tool „Fundierung mit Google Maps“.
(Nur Web SDK) Das Google Maps kontextbezogene Widget rendern: Das kontextbezogene Widget wird mit dem Kontexttoken googleMapsWidgetContextToken gerendert, das in der Gemini API Antwort zurückgegeben wird und zum Rendern visueller Inhalte aus Google Maps verwendet werden kann. Weitere Informationen zum kontextbezogenen Widget finden Sie Fundierung mit Google Maps Widget in der Google Maps Dokumentation.

Ortseigenschaften in Prompts verwenden

In diesem Abschnitt werden Ortseigenschaften aufgeführt, die zur Beschreibung von Orten verwendet werden und von der Fundierung mit Google Maps zum Generieren von Antworten genutzt werden. Diese Eigenschaften werden verwendet, um die Arten von Fragen zu bestimmen, die mit der Fundierung mit Google Maps beantwortet werden können.

Beispielhafte Ortseigenschaften

Diese Liste enthält eine alphabetische 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
Kindermenü
Öffnungszeiten
Zahlungsoptionen (z. B. Bargeld oder Kreditkarte)
Antwort zu Ort
Haustierfreundlich
Bier
Vegetarische Speisen
Rollstuhlgerecht
WLAN

Antworten zu Orten sind Antworten, die von der Fundierung mit Google Maps auf der Grundlage von Informationen aus Nutzerrezensionen generiert werden.

Beispielhafte Prompts mit Ortseigenschaften

In den folgenden Beispielen werden Ortseigenschaften in Prompts zu verschiedenen Arten von Orten verwendet. Die Fundierung mit Google Maps verwendet die Eigenschaften, um Ihre Absicht zu verstehen, und liefert dann relevante Antworten auf der Grundlage der Daten, die mit Orten in Google Maps verknüpft sind.

Abendessen mit der Familie planen: Ermitteln Sie, ob ein Restaurant für eine Familie geeignet ist und ob es einen praktischen Service bietet.
- Beispielprompt: Ist „The Italian Place“ für Kinder geeignet und bieten sie Essen zum Mitnehmen an? Wie ist die Bewertung?
Barrierefreiheit für einen Freund prüfen: Ermitteln Sie, ob der Ort bestimmte Anforderungen an die Barrierefreiheit erfüllt.
- Beispielprompt: Ich suche ein Restaurant mit einem rollstuhlgerechten Eingang.
Ort für einen späten Snack finden: Suchen Sie nach einem geöffneten Lokal, in dem zu einer bestimmten Zeit ein bestimmtes Gericht serviert wird.
- Beispielprompt: Ist „Burger Joint“ jetzt geöffnet? Wird dort Abendessen serviert? Wie sind die Öffnungszeiten für Freitag?
Mit einem Kunden einen Kaffee trinken: Bewerten Sie die Eignung eines Cafés für ein Geschäftstreffen anhand der Ausstattung, des Angebots und der Zahlungsoptionen.
- Beispielprompt: Hat „Cafe Central“ WLAN? Wird dort Kaffee serviert? Wie hoch ist das Preisniveau und werden Kreditkarten akzeptiert?

Die Informationen in den Google Maps fundierten Ergebnissen können von den tatsächlichen Straßenverhältnissen abweichen.

Funktionsweise der Fundierung mit Google Maps

Wenn Sie dem Modell das Tool GoogleMaps zur Verfügung stellen, übernimmt das Modell den gesamten Workflow der Suche, Verarbeitung und Quellenangabe automatisch.

Hier ist der Workflow des Modells:

Prompt empfangen: Ihre App sendet einen Prompt an das Gemini-Modell, wobei das Tool GoogleMaps aktiviert ist.
Prompt analysieren: Das Modell analysiert den Prompt und ermittelt, ob Google Maps die Antwort verbessern kann, z. B. wenn der Prompt einen geografischen Kontext enthält (z. B. „Cafés in meiner Nähe“, „Museen in San Francisco“).
Tool aufrufen: Das Modell erkennt die geografische Absicht und ruft das Tool „Fundierung mit Google Maps“ auf.
Anfragen an Google Mapssenden: Der Dienst „Fundierung mit Google Maps “ fragt Google Maps nach relevanten Informationen ab (z. B. Orte, Rezensionen, Fotos, Adressen, Öffnungszeiten).

Optional können Sie Breiten- und Längengrad in die Konfiguration des Tools einbeziehen (oder sogar direkt in den Prompt), um relevantere und personalisierte Google Maps Ergebnisse zu erhalten. Das Tool ist ein Textsuchtool und verhält sich ähnlich wie die Suche in Google Maps. Bei lokalen Anfragen („in meiner Nähe“) werden die Koordinaten verwendet, während spezifische oder nicht lokale Anfragen wahrscheinlich nicht vom expliziten Standort beeinflusst werden.
Verarbeitet die Google Maps Ergebnisse: Das Modell verarbeitet die Google Maps Ergebnisse und formuliert eine Antwort auf den ursprünglichen Prompt.
Gibt ein Google Maps fundiertes Ergebnis zurück: Das Modell gibt eine endgültige, nutzerfreundliche Antwort zurück, die auf den Google Maps Ergebnissen basiert. Diese Antwort enthält:
- Die Textantwort des Modells.
- Ein -Objekt mit den -Ergebnissen und Quellen.groundingMetadataGoogle Maps
- (Nur Web SDK) Optional ein googleMapsWidgetContextToken, mit dem Sie ein kontextbezogenes Google Maps Widget in Ihrer App für die visuelle Interaktion rendern können. Weitere Informationen zum kontextbezogenen Widget finden Sie in der Google Maps Dokumentation unter Fundierung mit Google Maps Widget.

Wenn Sie Google Maps als Tool für das Modell bereitstellen, muss das Modell nicht immer das Google Maps Tool verwenden, um seine Antwort zu generieren. In diesen Fällen enthält die Antwort kein groundingMetadata-Objekt und ist daher es ist kein ein Google Maps fundiertes Ergebnis.

Das fundierte Ergebnis verstehen

Wenn das Modell seine Antwort auf Google Maps Ergebnisse stützt, enthält die Antwort ein groundingMetadata Objekt mit strukturierten Daten, die für die Überprüfung von Aussagen und die Erstellung einer umfassenden Quellenangabe in Ihrer Anwendung unerlässlich sind.

Das -Objekt in einem fundierten Ergebnis enthält die folgenden Informationen:groundingMetadataGoogle Maps

groundingChunks: Ein Array von Objekten mit den maps-Quellen (uri, placeId und title).
groundingSupports: Ein Array von Chunks, um die Modellantwort text mit den Quellen in groundingChunks zu verknüpfen. Jeder Chunk verknüpft ein Textsegment (segment, definiert durch startIndex und endIndex) mit einem oder mehreren groundingChunkIndices. Mit diesem Feld können Sie Inline-Quellenlinks erstellen. Informationen zu den Nutzungsanforderungen für Dienste finden Sie weiter unten auf dieser Seite.
(Nur Web SDK) googleMapsWidgetContextToken: Ein Texttoken, mit dem ein kontextbezogenes Places-Widget gerendert werden kann. Dieses Feld wird nur zurückgegeben, wenn das Web SDK verwendet wird und Sie den Parameter enableWidget auf true gesetzt haben.

Hier ist eine Beispielantwort mit einem groundingMetadata-Objekt:

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "parts": [
          {
            "text": "CanteenM is an American restaurant with..."
          }
        ],
        "role": "model"
      },
      "groundingMetadata": {
        "groundingChunks": [
          {
            "maps": {
              "uri": "https://maps.google.com/?cid=13100894621228039586",
              "title": "Heaven on 7th Marketplace",
              "placeId": "places/ChIJ0-zA1vBZwokRon0fGj-6z7U"
            }
          }
        ],
        "groundingSupports": [
          {
            "segment": {
              "startIndex": 0,
              "endIndex": 79,
              "text": "CanteenM is an American restaurant with a 4.6-star rating and is open 24 hours."
            },
            "groundingChunkIndices": [0]
          }
        ],
        "googleMapsWidgetContextToken": "widgetcontent/..."
      }
    }
  ]
}

Nutzungsanforderungen für Dienste

In diesem Abschnitt werden die Nutzungsanforderungen für die Fundierung mit Google Maps für Ihren ausgewählten Gemini API Anbieter beschrieben: Gemini Developer API oder Vertex AI Gemini API (siehe Nutzungsbedingungen Abschnitt in den dienstspezifischen Nutzungsbedingungen).

Nutzer über Google Maps Quellen informieren

Mit jedem Google Maps fundierten Ergebnis erhalten Sie Quellen in groundingChunks, die die jeweilige Antwort unterstützen. Außerdem werden die folgenden Metadaten zurückgegeben:

Quell-URI
Titel
ID

Wenn Sie in Ihrer App Ergebnisse aus der Fundierung mit Google Maps präsentieren, müssen Sie die zugehörigen Google Maps Quellen angeben und Ihre Nutzer über Folgendes informieren:

Die Google Maps Quellen müssen direkt auf den generierten Inhalt folgen, den sie unterstützen. Dieser generierte Inhalt wird auch als Google Maps fundiertes Ergebnis bezeichnet.
Die Google Maps Quellen müssen innerhalb einer Nutzerinteraktion sichtbar sein.

So rufen Sie Werte für die Anzeige von Quellen aus dem Google Maps fundierten Ergebnis ab:

Swift

// ...

// Get the model's response
let text = response.text

// Get the grounding metadata
if let candidate = response.candidates.first,
   let groundingMetadata = candidate.groundingMetadata {

  // Get sources
  let groundingChunks = groundingMetadata.groundingChunks
  for chunk in groundingChunks {
    if let maps = chunk.maps {
      let title = maps.title  // for example, "Heaven on 7th Marketplace"
      let url = maps.url  // for example, "https://maps.google.com/?cid=13100894621228039586"
      let placeId = maps.placeId  // for example, "places/ChIJ0-zA1vBZwokRon0fGj-6z7U"
      // TODO(developer): show source in the UI
    }
  }
}

Kotlin

// ...

// Get the model's response
val text = response.text

// Get the grounding metadata
val groundingMetadata = response.candidates.firstOrNull()?.groundingMetadata

// Get sources
val groundingChunks = groundingMetadata?.groundingChunks
groundingChunks?.let { chunks ->
  for (chunk in chunks) {
    val title = chunk.maps?.title  // for example, "Heaven on 7th Marketplace"
    val uri = chunk.maps?.uri  // for example, "https://maps.google.com/?cid=13100894621228039586"
    val placeId = chunk.maps?.placeId  // for example, "places/ChIJ0-zA1vBZwokRon0fGj-6z7U"
    // TODO(developer): show source in the UI
  }
}

Java

// ...

Futures.addCallback(response, new FutureCallback() {
  @Override
  public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
    // Get the model's response
    String text = result.getText();

    // Get the grounding metadata
    GroundingMetadata groundingMetadata =
        result.getCandidates()[0].getGroundingMetadata();

    if (groundingMetadata != null) {
      // Get sources
      List chunks = groundingMetadata.getGroundingChunks();
      if (chunks != null) {
        for(GroundingChunk chunk : chunks) {
          GoogleMapsGroundingChunk maps = chunk.getMaps();
          if (maps != null) {
            String title = maps.getTitle();  // for example, "Heaven on 7th Marketplace"
            String uri = maps.getUri();  // for example, "https://maps.google.com/?cid=13100894621228039586"
            String placeId = maps.getPlaceId();  // for example, "places/ChIJ0-zA1vBZwokRon0fGj-6z7U"
            // TODO(developer): show sources in the UI
          }
        }
      }
    }
  }

  @Override
  public void onFailure(Throwable t) {
    t.printStackTrace();
  }
}, executor);

Web

// ...

// Get the model's text response
const text = result.response.text();

// Get the grounding metadata
const groundingMetadata = result.response.candidates?.[0]?.groundingMetadata;

// Get sources
const groundingChunks = groundingMetadata?.groundingChunks;
if (groundingChunks) {
  for (const chunk of groundingChunks) {
    const title = chunk.maps?.title;  // for example, "Heaven on 7th Marketplace"
    const uri = chunk.maps?.uri;  // for example, "https://maps.google.com/?cid=13100894621228039586"
    const placeId = chunk.maps?.placeId;  // for example, "places/ChIJ0-zA1vBZwokRon0fGj-6z7U"
    // TODO(developer): show sources in the UI
  }
}

Dart

// ...

// Get the model's response
final text = response.text;

// Get the grounding metadata
final groundingMetadata = response.candidates.first.groundingMetadata;

// Get sources
final groundingChunks = groundingMetadata?.groundingChunks;
if (groundingChunks != null) {
  for (var chunk in groundingChunks) {
    final title = chunk.maps?.title;  // for example, "Heaven on 7th Marketplace"
    final uri = chunk.maps?.uri;  // for example, "https://maps.google.com/?cid=13100894621228039586"
    final placeId = chunk.maps?.placeId;  // for example, "places/ChIJ0-zA1vBZwokRon0fGj-6z7U"
    // TODO(developer): show sources in the UI
  }
}

Einheit

// ...

// Get the model's response
var text = response.Text;

// Get the grounding metadata
var groundingMetadata = response.Candidates.First().GroundingMetadata;

// Get sources
if (groundingMetadata != null) {
  foreach(GroundingChunk chunk in groundingMetadata?.GroundingChunks) {
    if (chunk.Maps != null) {
      var title = chunk.Maps?.Title;  // for example, "Heaven on 7th Marketplace"
      var uri = chunk.Maps?.Uri;  // for example, "https://maps.google.com/?cid=13100894621228039586"
      var placeId = chunk.Maps?.PlaceId;  // for example, "places/ChIJ0-zA1vBZwokRon0fGj-6z7U"
      // TODO(developer): show sources in the UI
    }
  }
}

Google Maps-Quellen mit Google Maps-Links anzeigen

Für jede Quelle in groundingChunks muss eine Linkvorschau gemäß den folgenden Anforderungen generiert werden:

Geben Sie jede Quelle gemäß den Google Maps Richtlinien für die Quellenangabe als Google MapsQuelle an.
Zeigen Sie den in der Antwort angegebenen Quellentitel an.
Verlinken Sie die Quelle mit der uri aus der Antwort.

Prompt mit Antwort, in der Quellen angegeben sind

Sie können die Ansicht der Quellen minimieren.

Prompt mit zusammengefasster Antwort und Quellen

Optional können Sie die Linkvorschau mit zusätzlichen Inhalten erweitern, z. B.:

Ein Google Maps Favicon das vor der Google Maps Textattribution eingefügt wird.
Ein Foto aus der Quell-URL (og:image).

Weitere Informationen zu einigen der Google Maps Datenanbieter und ihren Lizenzbedingungen finden Sie in den rechtlichen Hinweisen zu Google Maps und Google Earth.

Google Maps Richtlinien für die Quellenangabe

Wenn Sie Quellen in Texten als Google Maps Quellen angeben, beachten Sie die folgenden Richtlinien:

Ändern Sie den Text Google Maps in keiner Weise:
- Ändern Sie nicht die Groß- und Kleinschreibung des Texts Google Maps.
- Fügen Sie keinen Zeilenumbruch in den Text Google Maps ein.
- Lokalisieren Sie den Text Google Maps nicht in eine andere Sprache.
- Verhindern Sie, dass Browser den Text 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 Standardschriftart des Systems 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.
Abstand	Normal

Beispiel-CSS

Das folgende CSS rendert den Text Google Maps mit dem entsprechenden typografischen Stil und der entsprechenden Farbe auf einem weißen oder hellen Hintergrund.

@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;
}

Caching von Kontexttoken und Orts-ID

Das Google Maps fundierte Ergebnis kann ein Kontexttoken und eine Orts-ID enthalten. Sie können die folgenden Antwortdaten im Cache speichern, speichern und exportieren:

(Nur Web SDK) googleMapsWidgetContextToken
placeId

Die Einschränkungen für das Caching in den Nutzungsbedingungen für die Fundierung mit Google Maps gelten nicht für diese Daten.

Unzulässige Aktivitäten und Gebiete

Für die Fundierung mit Google Maps gelten zusätzliche Einschränkungen für bestimmte Inhalte und Aktivitäten, um eine sichere und zuverlässige Plattform zu gewährleisten. Zusätzlich zu den Nutzungsbeschränkungen in den Nutzungsbedingungen für Ihren ausgewählten Gemini API Anbieter: Gemini Developer API oder Vertex AI Gemini API (siehe Nutzungsbedingungen Abschnitt in den dienstspezifischen Nutzungsbedingungen).

Sie dürfen die Fundierung mit Google Maps nicht für hochriskante Aktivitäten verwenden einschließlich Notfalleinsätze.
Sie dürfen Ihre Anwendung, die die Fundierung mit Google Maps bietet, nicht in einem verbotenen Gebiet vertreiben oder bewerben. Weitere Informationen finden Sie unter Verbotene Gebiete der Google Maps Platform. Die Liste der verbotenen Gebiete kann gelegentlich aktualisiert werden.

Fundierte Ergebnisse und KI-Monitoring in der Firebase Konsole

Wenn Sie das KI-Monitoring in der Firebase Console aktiviert haben, werden Antworten in Cloud Logging gespeichert. Standardmäßig beträgt die Aufbewahrungsdauer für diese Daten 30 Tage.

Sie sind dafür verantwortlich, dass diese Aufbewahrungsdauer oder eine von Ihnen festgelegte benutzerdefinierte Aufbewahrungsdauer vollständig mit Ihrem spezifischen Anwendungsfall und allen zusätzlichen Compliance-Anforderungen für Ihren ausgewählten Gemini API Anbieter übereinstimmt: Gemini Developer API oder Vertex AI Gemini API (siehe Nutzungsbedingungen Abschnitt in den dienstspezifischen Nutzungsbedingungen). Möglicherweise müssen Sie die Aufbewahrungsdauer in Cloud Logging an diese Anforderungen anpassen.

Preise und Ratenlimits

Die Preise für die Fundierung mit Google Maps basieren auf Anfragen. Eine Anfrage wird nur auf das Google Maps Kontingent angerechnet, wenn ein Prompt mindestens ein Google Maps fundiertes Ergebnis zurückgibt (d. h. die Antwort enthält mindestens eine Google Maps Quelle). Wenn mehrere Anfragen aus einer einzigen Anfrage an Google Maps gesendet werden, wird dies als eine Anfrage für das Ratenlimit gezählt.

Weitere Informationen zu Preisen, Modellverfügbarkeit und Limits für die Fundierung mit Google Maps finden Sie in der Dokumentation Ihres ausgewählten Gemini API Anbieters: Gemini Developer API | Vertex AI Gemini API.

Fundierung mit Google Maps Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.

Unterstützte Modelle

Unterstützte Sprachen

Das Modell mit Google Maps fundieren

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Einheit

Best Practices und Tipps zur Verbesserung der Ergebnisse

Allgemeine Best Practices

Ortseigenschaften in Prompts verwenden

Beispielhafte Ortseigenschaften

Beispielhafte Prompts mit Ortseigenschaften

Funktionsweise der Fundierung mit Google Maps

Das fundierte Ergebnis verstehen

Nutzungsanforderungen für Dienste

Nutzer über Google Maps Quellen informieren

Swift

Kotlin

Java

Web

Dart

Einheit

Google Maps-Quellen mit Google Maps-Links anzeigen

Google Maps Richtlinien für die Quellenangabe

Beispiel-CSS

Caching von Kontexttoken und Orts-ID

Unzulässige Aktivitäten und Gebiete

Fundierte Ergebnisse und KI-Monitoring in der Firebase Konsole

Preise und Ratenlimits

Fundierung mit Google Maps