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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

  1. No menu lateral, clique em Gerenciamento de aplicativos.

  2. Em seguida, clique em Fluxos.

  3. Abra ou crie um fluxo e acesse a área de trabalho do fluxo.

  4. No painel de módulos, localize a categoria IA generativa (identificada pela cor verde).

  5. 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.

1️⃣ Básico

Campo
O que preencher

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).

Campo
O que preencher

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).

3️⃣ Avançado

Campo
O que preencher

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.

Imagem 1 - Criando nova 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.

Imagem 2 - Configuração básica do módulo Gemini

📂 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.

Imagem 3 - Organização de pastas e arquivos oriúndos da integração conectada.

⚙️ 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

Imagem 4 - Configurações avançadas do módulo Gemini.

✅ 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:

  1. Cadastre uma pasta em Busca em arquivos e envie o manual de instruções em PDF.

  2. Adicione o módulo Google Gemini ao fluxo.

  3. No campo Integração, selecione a credencial do Google Gemini.

  4. No campo Texto, escreva: Responda a seguinte dúvida do cliente com base no manual: {{input.mensagem}}.

  5. Na aba Busca em arquivos, ative a chave e selecione a pasta com o manual.

  6. 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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