Google расширила возможности модели Gemini, интегрировав в её API функцию Grounding with Google Maps — механизм, позволяющий генеративной модели использовать актуальные геопространственные данные для формирования ответов на запросы, содержащие локационный контекст. Это позволяет ИИ не полагаться на обобщённые или устаревшие данные, а опираться на реальные, обновляемые сведения о более чем 250 млн местах по всему миру.

Функция активируется при вызове API через указание инструмента GoogleMaps() в конфигурации запроса. Модель автоматически определяет, содержит ли запрос географическую привязку — например, «найди ближайшие аптеки», «как добраться до музея», «какие рестораны открыты в этом районе» — и в ответ на это извлекает данные из базы Google Maps:
— названия и адреса мест;
— геокоординаты (широта и долгота);
— время работы и статус открытости;
— рейтинги и отзывы пользователей;
— расстояние и время в пути от заданной точки;
— категории и атрибуты (например, «подходит для детей», «имеет парковку»).

Разработчики могут явно указывать географическую точку через параметры lat_lng — например, для локализации результатов поиска в конкретном городе или районе. Это особенно полезно для приложений, где точность привязки к местоположению критична:
— туризм — формирование маршрутов с учётом времени, расстояния и популярности;
— недвижимость — поиск жилья в районах с развитой инфраструктурой, школами, транспортом;
— розничная торговля — рекомендации ближайших точек продаж с учётом наличия товара;
— логистика — оптимизация доставки на основе плотности локаций и доступности.

При запросе API Gemini возвращает не только текстовый ответ, но и структурированные метаданные в формате grounding_metadata, включающие список источников — каждая ссылка на место сопровождается его названием, URI и координатами. Эти данные могут быть использованы для отображения интерактивного виджета карты в пользовательском интерфейсе — например, в виде всплывающего окна с точками и отзывами.

Результат — не просто список ресторанов, а обоснованный вывод: «Рестораны La Trattoria и Il Forno находятся в 12–14 минутах ходьбы, оба имеют рейтинг 4.8, открыты до 22:00 и принимают бронирования». Это позволяет приложениям переходить от генерации текста к созданию действенных, проверяемых и географически точных рекомендаций.

Функция доступна через Google AI Studio для тестирования и прототипирования. Для продакшена требуется включить API в проекте Google Cloud и настроить квоты и оплату в рамках Google Developer Program, который теперь доступен в 13 странах, включая Китай, с тарифом $25 в месяц.

Интеграция не требует изменения архитектуры приложения — достаточно добавить один инструмент в запрос и обработать метаданные. Это снижает сложность разработки приложений с геоконтекстом: больше не нужно собирать, хранить и обновлять собственные базы мест, синхронизировать их с внешними API или решать проблемы с точностью данных.

Это — первый шаг к созданию ИИ-ассистентов, которые не просто отвечают на вопросы, а действуют в реальном мире: планируют маршруты, сравнивают варианты, учитывают локальные условия. Геоконтекст становится не дополнительной функцией, а основой для надёжной, точной и полезной автоматизации.