Google Gemini
O módulo Google Gemini envia um texto (uma pergunta, instrução ou pedido) para o modelo de inteligência artificial do Google e traz a resposta gerada de volta para dentro do fluxo. É útil para gerar respostas personalizadas, resumir informações, classificar textos ou responder perguntas usando inteligência artificial.
🧭 Como acessar
No menu lateral, clique em Gerenciamento de aplicativos.
Em seguida, clique em Fluxos.
Abra ou crie um fluxo e acesse a área de trabalho do fluxo.
No painel de módulos, localize a categoria IA generativa (identificada pela cor verde).
Arraste o módulo Google Gemini para a área de trabalho do fluxo.
🔍 Conhecendo o módulo
Ao clicar duas vezes no módulo na área de trabalho do fluxo, um painel de configuração é aberto na lateral da tela, dividido em três abas.
Antes de usar este módulo: é necessário ter uma integração do tipo Google Gemini já cadastrada em Integrações, com a chave de acesso (API key) da sua conta do Google. Se ainda não tiver uma, cadastre primeiro em Integrações e depois volte a este módulo para selecioná-la.
1️⃣ Básico
Integração
Selecione a credencial do Google Gemini já cadastrada em Integrações.
Modelo
Escolha o modelo de inteligência artificial que será usado. A lista é carregada automaticamente a partir da integração selecionada.
Texto
Escreva a instrução, pergunta ou pedido que será enviado para a inteligência artificial. Você pode usar variáveis do fluxo (ex.: {{input.mensagem}}) para incluir dados da conversa no texto.
Cada chamada a este módulo é independente — o modelo não lembra automaticamente do que foi perguntado antes. Se você precisa que a inteligência artificial leve em conta mensagens anteriores da conversa, inclua esse histórico manualmente no campo Texto, usando variáveis do fluxo.
2️⃣ Busca em arquivos (Beta)
Esta aba permite que a inteligência artificial busque informações em documentos que você enviou previamente, para basear a resposta nesses arquivos (por exemplo, manuais, catálogos ou políticas internas).
Usar busca em arquivos
Ative esta chave para habilitar a busca em documentos.
Pastas de busca
Selecione uma ou mais pastas de arquivos já criadas. Você também pode criar novas pastas e enviar arquivos diretamente por aqui (formatos aceitos: PDF, DOC, DOCX, TXT e MD, até 20MB por arquivo).
Se nenhuma pasta for selecionada, a busca em arquivos não é realizada — o módulo responde apenas com base no texto enviado, sem consultar nenhum documento.
3️⃣ Avançado
Máximo de tokens
Define o tamanho máximo da resposta gerada. Quanto maior o valor, mais longa a resposta pode ser.
Temperatura
Controla o quanto a resposta é mais previsível ou mais criativa, numa escala de 0 a 2. Valores baixos geram respostas mais diretas e consistentes; valores altos geram respostas mais variadas e criativas.
🔀 Saídas do módulo
O módulo tem duas saídas:
Sucesso — segue com a resposta gerada pela inteligência artificial disponível para os próximos módulos do fluxo.
Erro — segue quando não é possível obter uma resposta (ex.: integração não encontrada, campos obrigatórios não preenchidos).
🤖 Como utilizar
🔗 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.
✍️ 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.
📂 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.
⚙️ 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
✅ 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.
💡 Caso de uso
Cenário: uma empresa quer que o chatbot responda dúvidas dos clientes com base no manual de instruções de seus produtos.
Configuração:
Cadastre uma pasta em Busca em arquivos e envie o manual de instruções em PDF.
Adicione o módulo Google Gemini ao fluxo.
No campo Integração, selecione a credencial do Google Gemini.
No campo Texto, escreva:
Responda a seguinte dúvida do cliente com base no manual: {{input.mensagem}}.Na aba Busca em arquivos, ative a chave e selecione a pasta com o manual.
Conecte a saída Sucesso a um módulo que envie a resposta gerada ao cliente.
Resultado: o chatbot responde às dúvidas dos clientes com base no conteúdo do manual enviado, sem precisar de um atendente humano.
📌 Dicas úteis
Quanto mais clara e específica for a instrução no campo Texto, melhor será a qualidade da resposta gerada.
Use uma temperatura baixa (próxima de 0) para respostas mais objetivas e consistentes, e uma temperatura mais alta para respostas mais criativas ou variadas.
Ajuste o Máximo de tokens conforme o tamanho de resposta esperado — valores muito baixos podem cortar a resposta no meio.
Este módulo não guarda memória da conversa automaticamente — para dar continuidade a um assunto, inclua o contexto necessário diretamente no campo Texto.
A Busca em arquivos só considera pastas explicitamente selecionadas no módulo — verifique se a pasta certa está marcada antes de publicar o fluxo.
📝 Resumo
O módulo Google Gemini envia um texto para a inteligência artificial do Google e traz a resposta de volta para o fluxo.
É necessário ter uma integração do tipo Google Gemini já cadastrada antes de usar este módulo.
Os campos principais são Integração, Modelo e Texto, com opções avançadas de Máximo de tokens e Temperatura.
A aba Busca em arquivos permite basear as respostas em documentos enviados previamente.
O módulo tem uma saída de Sucesso, com a resposta disponível para o fluxo, e uma saída de Erro.
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