# Google Gemini

## 🤖 Configurando o Google Gemini para Busca de Arquivos (RAG)

Este recurso permite potencializar as respostas do **Google Gemini** utilizando documentos como base de conhecimento, por meio da **Busca de Arquivos (RAG – Retrieval-Augmented Generation)**.\
Com o RAG ativado, o Gemini consulta seus arquivos antes de gerar a resposta, entregando resultados mais precisos e contextualizados. 

***

### 🔗 Passo 1: Conectar a Integração com o Google Gemini

Antes de utilizar o Gemini em suas automações, é necessário autorizar a integração.

#### Ação

* Criar uma nova conexão com o serviço **Google Gemini**.

#### Campos da tela **Criar nova integração Gemini**

* **Apelido do canal**\
  Nome livre para identificar a integração (ex.: *Integração Principal*, *Gemini RAG*).
* **Token**\
  Chave de acesso (API Key) fornecida pelo Google Gemini, utilizada para autenticar o uso do serviço.

#### Finalização

* Clique em **Confirmar** para salvar e ativar a integração.

<figure><img src="/files/NrNcG7thkIlHvgPwwaxJ" alt=""><figcaption><p>Imagem 1 - Criando nova integração</p></figcaption></figure>

***

### ✍️ Passo 2: Configurar o Nó Google Gemini (Configuração Básica)

Após criar a integração, adicione o nó do Google Gemini ao seu fluxo de automação.

#### Ação

* Selecionar a integração, o modelo de IA e definir o prompt.

#### Campos da aba **Básico**

* **Nome da integração**\
  Selecione a conexão Gemini criada anteriormente (ex.: *Gemini RAG*).
* **Modelo**\
  Escolha o modelo de IA que será utilizado para gerar as respostas.\
  O **Gemini 2.5 Flash** é recomendado por ser rápido e eficiente.
* **Prompt**\
  Texto da pergunta ou instrução enviada ao Gemini, que será usada como base para a resposta.

<figure><img src="/files/HnrjZv1AnpkRwdADHxKU" alt=""><figcaption><p>Imagem 2 - Configuração básica do módulo Gemini</p></figcaption></figure>

***

### 📂 Passo 3: Configurar a Busca de Arquivos (RAG)

Nesta etapa, você define quais documentos o Gemini poderá consultar ao gerar respostas.

#### Ação

* Ativar a Busca de Arquivos e selecionar os arquivos relevantes.

#### Campos da aba **Busca de Arquivos (Beta)**

* **Ativar Busca de Arquivos**\
  Habilita o recurso RAG. Quando ativo, o Gemini pesquisa nos documentos antes de responder.
* **Pastas e Documentos**
  * Exibe automaticamente as pastas e arquivos vinculados à sua conta Gemini
  * Permite selecionar ou desmarcar arquivos específicos para limitar a busca apenas aos conteúdos relevantes
* **Gestão de Arquivos**\
  Diretamente nesta tela, é possível:
  * Criar **Nova Pasta**
  * Enviar novos arquivos
  * Remover arquivos
  * Remover pastas

#### Finalização

* Clique em **Salvar mudanças** para aplicar as configurações.

<figure><img src="/files/zDCJQUrpM1MuTQv02cV5" alt=""><figcaption><p>Imagem 3 - Organização de pastas e arquivos oriúndos da integração conectada.</p></figcaption></figure>

***

### ⚙️ Passo 4: Opções Avançadas (Opcional)

As opções avançadas permitem ajustar como o Gemini irá gerar as respostas.

#### Campos da aba **Avançado**

* **Tokens máximos**\
  Define o limite máximo de tokens que o modelo pode utilizar na resposta.\
  Valor padrão: **2048**.
* **Temperatura**\
  Controla o nível de criatividade da resposta:
  * **Valor baixo:** respostas mais objetivas, previsíveis e factuais (recomendado para RAG)
  * **Valor alto:** respostas mais criativas e variadas

<figure><img src="/files/wkTQcqKAWV6UGGXy1dHu" alt=""><figcaption><p>Imagem 4 - Configurações avançadas do módulo Gemini.</p></figcaption></figure>

***

### ✅ Resultado e Uso no Fluxo

Após a execução do nó, o Gemini gera a resposta em **tempo real**, utilizando ou não a Busca de Arquivos, conforme a configuração.

#### Exemplos de uso do resultado

* 💬 **Responder clientes**\
  Enviar a resposta gerada pelo Gemini diretamente para um chatbot ou canal de atendimento.
* 📄 **Processamento com RAG**\
  Utilizar informações extraídas dos documentos para tomar decisões no fluxo, como citar dados, regras ou conteúdos específicos.
* 🔁 **Continuidade do fluxo**\
  Usar a resposta do modelo como entrada para os próximos passos da automação.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://help.hyperflow.global/docs/builder-de-chatbots/gatilho/google-gemini.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.