Combien de temps dure ce tutoriel comment ajouter un repli de recherche lorsque gemini refuse de chercher ?

La plupart des développeurs terminent ce tutoriel en 15 à 30 minutes. Vous aurez besoin d'une clé API Scavio (l'offre gratuite suffit) et d'un environnement Python ou JavaScript fonctionnel.

De quoi ai-je besoin avant de commencer ?

Identifiants Google AI Studio ou Vertex AI. Clé API Scavio. Python 3.8+. Une clé API Scavio vous donne 50 crédits gratuits à l'inscription.

Puis-je suivre ce tutoriel avec l'offre gratuite ?

Oui. L'offre gratuite comprend 50 crédits à l'inscription, ce qui est largement suffisant pour terminer ce tutoriel et prototyper une solution fonctionnelle.

Avec quels frameworks cela fonctionne-t-il ?

Scavio dispose d'un package natif LangChain (langchain-scavio), d'un serveur MCP et d'une API REST simple qui fonctionne avec tout client HTTP. Ce tutoriel utilise the raw REST API, mais vous pouvez l'adapter à votre framework de prédilection.

Tutoriel de repli de recherche Gemini (2026)

Depuis avril 2026, Gemini 2.0 Flash présente un bug intermittent : le grounding google_search renvoie des résultats vides ou refuse de se déclencher. La régression du grounding d'image de mars 2026 a aggravé le problème. Flash n'invoque pas la recherche de manière fiable, surtout lorsque des outils externes sont également enregistrés. Ce tutoriel construit une couche de détection et de repli pour que votre agent obtienne toujours des résultats de recherche.

Prérequis

Identifiants Google AI Studio ou Vertex AI
Clé API Scavio
Python 3.8+

Parcours

Étape 1: Appeler Gemini avec le grounding google_search

Configurer l'appel Gemini standard avec le grounding activé.

Python

import google.generativeai as genai
import os

genai.configure(api_key=os.environ['GEMINI_API_KEY'])
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash',
    tools=[genai.Tool(google_search=genai.GoogleSearch())])

def gemini_search(query):
    response = model.generate_content(query)
    return response

Étape 2: Détecter les résultats de recherche vides ou échoués

Vérifier si Gemini a effectué un appel de grounding de recherche. Le bug d'avril 2026 renvoie des candidats sans métadonnées de grounding.

Python

def search_failed(response):
    # No grounding metadata = search did not trigger
    if not hasattr(response, 'candidates') or not response.candidates:
        return True
    candidate = response.candidates[0]
    grounding = getattr(candidate, 'grounding_metadata', None)
    if not grounding or not grounding.grounding_chunks:
        return True
    # Empty chunks = search triggered but returned nothing
    return len(grounding.grounding_chunks) == 0

Étape 3: Rediriger vers Scavio en cas d'échec

Lorsque la recherche Gemini échoue, extraire la requête et appeler Scavio.

Python

import requests
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def search_with_fallback(query):
    response = gemini_search(query)
    if search_failed(response):
        results = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
            headers=H,
            json={'platform': 'google', 'query': query}).json()
        return {'source': 'scavio', 'results': results}
    return {'source': 'gemini', 'response': response}

Étape 4: Enregistrer les taux d'échec pour le suivi

Suivre la fréquence des échecs de recherche Gemini pour savoir quand Google corrige le bug.

Python

import json, datetime

def log_search_event(query, source, failed):
    with open('search_fallback_log.jsonl', 'a') as f:
        f.write(json.dumps({
            'ts': datetime.datetime.now().isoformat(),
            'query': query, 'source': source, 'gemini_failed': failed
        }) + '\n')

Exemple Python

Python

import os, requests
import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key=os.environ['GEMINI_API_KEY'])
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash',
    tools=[genai.Tool(google_search=genai.GoogleSearch())])
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def search(query):
    resp = model.generate_content(query)
    grounding = getattr(resp.candidates[0], 'grounding_metadata', None) if resp.candidates else None
    if not grounding or not grounding.grounding_chunks:
        return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
            headers=H, json={'platform': 'google', 'query': query}).json()
    return resp

Exemple JavaScript

JavaScript

const res = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
  method: 'POST',
  headers: {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({platform: 'google', query: userQuery})
});
const fallbackResults = await res.json();

Sortie attendue

JSON

Agent that always returns search results: Gemini grounding when it works, Scavio API when Gemini fails. JSONL log of failure rates for monitoring.

Tutoriels associés

Prérequis

Identifiants Google AI Studio ou Vertex AI
Clé API Scavio
Python 3.8+

Parcours

Étape 1: Appeler Gemini avec le grounding google_search

Configurer l'appel Gemini standard avec le grounding activé.

Python

import google.generativeai as genai
import os

genai.configure(api_key=os.environ['GEMINI_API_KEY'])
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash',
    tools=[genai.Tool(google_search=genai.GoogleSearch())])

def gemini_search(query):
    response = model.generate_content(query)
    return response

Étape 2: Détecter les résultats de recherche vides ou échoués

Vérifier si Gemini a effectué un appel de grounding de recherche. Le bug d'avril 2026 renvoie des candidats sans métadonnées de grounding.

Python

def search_failed(response):
    # No grounding metadata = search did not trigger
    if not hasattr(response, 'candidates') or not response.candidates:
        return True
    candidate = response.candidates[0]
    grounding = getattr(candidate, 'grounding_metadata', None)
    if not grounding or not grounding.grounding_chunks:
        return True
    # Empty chunks = search triggered but returned nothing
    return len(grounding.grounding_chunks) == 0

Étape 3: Rediriger vers Scavio en cas d'échec

Lorsque la recherche Gemini échoue, extraire la requête et appeler Scavio.

Python

import requests
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def search_with_fallback(query):
    response = gemini_search(query)
    if search_failed(response):
        results = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
            headers=H,
            json={'platform': 'google', 'query': query}).json()
        return {'source': 'scavio', 'results': results}
    return {'source': 'gemini', 'response': response}

Étape 4: Enregistrer les taux d'échec pour le suivi

Suivre la fréquence des échecs de recherche Gemini pour savoir quand Google corrige le bug.

Python

import json, datetime

def log_search_event(query, source, failed):
    with open('search_fallback_log.jsonl', 'a') as f:
        f.write(json.dumps({
            'ts': datetime.datetime.now().isoformat(),
            'query': query, 'source': source, 'gemini_failed': failed
        }) + '\n')

Exemple Python

Python

import os, requests
import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key=os.environ['GEMINI_API_KEY'])
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash',
    tools=[genai.Tool(google_search=genai.GoogleSearch())])
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def search(query):
    resp = model.generate_content(query)
    grounding = getattr(resp.candidates[0], 'grounding_metadata', None) if resp.candidates else None
    if not grounding or not grounding.grounding_chunks:
        return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
            headers=H, json={'platform': 'google', 'query': query}).json()
    return resp

Exemple JavaScript

JavaScript

const res = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
  method: 'POST',
  headers: {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({platform: 'google', query: userQuery})
});
const fallbackResults = await res.json();

Sortie attendue

JSON

Agent that always returns search results: Gemini grounding when it works, Scavio API when Gemini fails. JSONL log of failure rates for monitoring.

Comment ajouter un repli de recherche lorsque Gemini refuse de chercher

Prérequis

Parcours

Étape 1: Appeler Gemini avec le grounding google_search

Étape 2: Détecter les résultats de recherche vides ou échoués

Étape 3: Rediriger vers Scavio en cas d'échec

Étape 4: Enregistrer les taux d'échec pour le suivi

Exemple Python

Exemple JavaScript

Sortie attendue

Tutoriels associés

Questions fréquentes

Combien de temps dure ce tutoriel comment ajouter un repli de recherche lorsque gemini refuse de chercher ?

De quoi ai-je besoin avant de commencer ?

Puis-je suivre ce tutoriel avec l'offre gratuite ?

Avec quels frameworks cela fonctionne-t-il ?

Ressources connexes

Meilleures API de recherche comme sauvegarde du grounding Gemini (2026)

Meilleures API de recherche après les changements du mode IA de Google I/O 2026

Basculement de l'agent en cas d'échec de la recherche Gemini

Workflow de repli de la recherche Gemini

Gemini Search Grounding

RAG Grounding après Google I/O 2026

Commencer

Comment ajouter un repli de recherche lorsque Gemini refuse de chercher

Prérequis

Parcours

Étape 1: Appeler Gemini avec le grounding google_search

Étape 2: Détecter les résultats de recherche vides ou échoués

Étape 3: Rediriger vers Scavio en cas d'échec

Étape 4: Enregistrer les taux d'échec pour le suivi

Exemple Python

Exemple JavaScript

Sortie attendue

Tutoriels associés

Questions fréquentes

Combien de temps dure ce tutoriel comment ajouter un repli de recherche lorsque gemini refuse de chercher ?

De quoi ai-je besoin avant de commencer ?

Puis-je suivre ce tutoriel avec l'offre gratuite ?

Avec quels frameworks cela fonctionne-t-il ?

Ressources connexes

Meilleures API de recherche comme sauvegarde du grounding Gemini (2026)

Meilleures API de recherche après les changements du mode IA de Google I/O 2026

Basculement de l'agent en cas d'échec de la recherche Gemini

Workflow de repli de la recherche Gemini

Gemini Search Grounding

RAG Grounding après Google I/O 2026

Commencer