Интеграция с Gemini

Последние изменения: 07.08.2025

AI-сервис Gemini и такие инструменты, как Google AI Studio и Gemini API, доступны только в определённых регионах, установленных Google. Перед началом работы убедитесь, что ваш регион поддерживается.

Интеграция с Gemini решает две задачи:

1) Автоматическое выставление значений в полях данных на основании проверки сообщения пользователя сервисом Gemini. Доступно заполнение кастомных полей обращения и пользователя типов «Список» и «Чекбокс», а также стандартного поля «Группа»;

2) Отправка собственных запросов в адрес Gemini для анализа: к примеру, можно переслать сообщение пользователя, чтобы затем использовать полученный от Gemini ответ в работе.

Оплата

Мы не взимаем дополнительной платы за подключение или использование интеграции с  Gemini, но вам потребуется доступ к Gemini API. В рамках бесплатной подписки free tier действуют достаточно жесткие лимиты на использование: конкретные цифры зависят от выбранной модели, но, скорее всего, этот вариант подойдет только для тестирования или для решения точечных задач в малом бизнесе. Коммерческое использование даже в небольших компаниях почти наверняка потребует подписки по системе pay-as-you-go — с оплатой по мере использования в адрес Google.

Тарификация в Gemini привязана к объему текста запроса и ответа. Расчет ведется в токенах, каждый токен соответствует примерно 4 символам текста на латинице или 1–2 символам на кириллице, включая пробелы и знаки препинания. Например, слово « Gemini » расходует один токен. Стоимость определяется суммой токенов, используемых для обработки запроса и формирования ответа.

В рамках работы с Gemini  API действуют следующие ограничения:

  • Квоты — функциональные ограничения, которые можно изменить в настройках проекта в учетной записи Google Cloud;

  • Системные лимиты — технические ограничения, обусловленные особенностями архитектуры Google Cloud. Изменение лимитов невозможно.

Подробнее про принципы тарификации и выставление счетов за использование Gemini API можно узнать здесь.

Содержание

Подключение интеграции

Google Cloud Platform

Google Cloud Platform (GCP) — это облачная платформа от Google, предлагающая широкий спектр сервисов для хранения данных, вычислений, машинного обучения и других задач. В GCP ресурсы (виртуальные машины, базы данных, инструменты искусственного интеллекта и др.) организованы в рамках GCP-проектов — изолированных логических контейнеров. Эти проекты позволяют группировать ресурсы, настраивать права доступа, управлять доступом к различным API и облачным сервисам Google и т. д.

Работа с Gemini API требует активного GCP-проекта, чтобы обеспечивать управление ресурсами и доступ к необходимым инструментам.

Шаг 1: Авторизуйтесь в учетной записи Google Cloud. Убедитесь, что в вашей учетной записи Google Cloud есть активный GCP-проект или создайте новый  GCP-проект. Как это сделать, показываем в видеоинструкции:

Шаг 2: Авторизуйтесь в консоли Google AI Studio. Создайте API-ключ ( Get API key → Create API key Search Google Cloud projects  → Create API key in existing project) и скопируйте его.

Используйте ссылку Set up Billing  в описании API-ключа , чтобы привязать Google Billing Account к  GCP-проекту, в рамках которого был создан ключ, и тем самым активировать для Gemini API   опцию подписки pay-as-you-go:

Шаг 3: В аккаунте администратора в Омнидеске перейдите по пути: раздел «Настройки» → подраздел «Интеграции» → интеграция « Gemini ». Задайте название подключаемой интеграции, выберите модель по умолчанию и пропишите API-ключ из консоли Google AI Studio, который вы получили на втором шаге.

Какую языковую модель выбрать?

Языковая модель — это алгоритм, который анализирует текст, понимает его контекст, обрабатывает и генерирует новые тексты. Чем языковая модель сложнее, тем она эффективнее — но в то же время тарифицируется по более комплексной схеме, а значит — дороже.

При подключении интеграции вы можете выбрать, к какой модели будет посылаться запрос по умолчанию. В рамках интеграции доступны:

  • Gemini 1.5 Flash

  • Gemini 1.5 Flash-8B

  • Gemini 1.5 Pro

  • Gemini 2.0 Flash-lite

  • Gemini 2.0 Flash

Языковую модель по умолчанию в настройках интеграции можно сменить в любой момент.


Использование Gemini в правилах

После подключения интеграции с Gemini в правилах автоматизации в Омнидеске появляются новые условия и действия, которые помогут настроить работу по нужным вам сценариям.

Прежде чем приступить к настройкам, рекомендуем ознакомиться со статьей об общей логике правил автоматизации в Омнидеске или посмотреть краткое видеоруководство по правилам

Действия

Чтобы избежать дублирования запросов и, как следствие, нецелесообразного расхода токенов, каждое действие из категории «— интеграция с AI» может быть указано в рамках одного правила только один раз.

1) Автоматически определить «Группа»

Доступно в правилах для входящих и измененных обращений и отправляет стандартный запрос в адрес Gemini для анализа сообщения. На основе ответа Gemini автоматически определяется наиболее подходящее значение стандартного поля «Группа», которое затем выставляется в параметрах обращения:

  • в правилах для входящих обращений для анализа отправляется текст первого сообщения в обращении;

  • в правилах для измененных обращений для анализа отправляется текст последнего сообщения пользователя в обращении.

Пример работы правила:

2) Автоматически определить «Список / Чекбокс»

Доступно в правилах для входящих и измененных обращений и отправляет стандартный запрос в адрес Gemini для анализа сообщения. На основе ответа Gemini автоматически определяется наиболее подходящее значение кастомного поля обращения / пользователя типов «Список» и «Чекбокс», которое затем выставляется в параметрах обращения.

  • в правилах для входящих для анализа отправляется текст первого сообщения в обращении;

  • в правилах для измененных для анализа отправляется текст последнего сообщения пользователя в обращении.

Пример работы правила:

Конфигурация полей данных

Поля данных, которые вы планируете заполнять с помощью AI, должны быть заранее созданы и добавлены в форму для отображения на странице обращения в аккаунте сотрудника. Для корректной работы интеграции убедитесь, что:

  • названия и значения полей не повторяются;

  • если используется мультиязычность, названия и значения полей заданы на всех языках для оказания поддержки и уникальны;

  • названия и значения начинаются и заканчиваются символом, а не пробелом.

Возможные проблемы

Если вы не соблюдаете рекомендации по настройке полей данных, повышается вероятность следующих проблем:

а) AI возвращает недопустимое значение

Если на стороне Омнидеска нет полученного в ответе от AI значения для поля типа «Список» или же значение поля типа «Чекбокс» отлично от числовых значений для представления состояния чекбокса (« 1/0»), поле не заполняется, а в истории действий мы фиксируем соответствующее действие записью:

Автоматически определить «[Название_поля]»: Значение в ответе AI отличается от указанных в настройках поля значений (потрачено токенов — [n])

б) AI возвращает пустое значение

Если AI игнорирует обработку определенного значения поля и в своем ответе по нему ничего не фиксирует, поле на стороне Омнидеск не заполняется, а в истории действий мы фиксируем соответствующее действие записью:

Автоматически определить «[Название_поля]: AI не определил, так как недостаточно данных (потрачено токенов — [n])

в) Поле не активировано для формы «Параметры обращения в аккаунте сотрудника»

Если поле не настроено для отображения в параметрах обращения в аккаунте сотрудника, то записей об автоопределении значения поля и изменении поля в истории действий не будет. При этом само действие выполнится, и если вы в будущем активируете поле для отображения на странице обращения, оно будет заполнено переданным AI значением, а в истории действий появится соответствующая запись.


3) Отправить текстовый запрос в адрес AI

Доступно для использования во всех типах правил и отправляет в адрес Gemini написанный вами текстовый запрос + содержание сообщения пользователя или сотрудника, которое надо проанализировать. Вы можете указать нужное вам сообщение с помощью переменных:

  • [case_description] — первое сообщение в обращении;

  • [last_message] — последнее сообщение в обращении;

  • [note_text] — последняя заметка в обращении.

Полученный от Gemini ответ фиксируется Омнидеском только на время выполнения правила через переменную [ai_response_by_text_request]. Эту переменную можно использовать, чтобы через правило ответ AI:

  • отправить пользователю;

  • добавить в заметку;

  • записать в поле обращения типа «текстовое поле» или «текстовая область».

Пример текстового запроса:

Переведи на русский язык:
[case_description]

Пример работы правила:

4) Отправить кастомный запрос в адрес AI

Доступно во всех типах правил и отправляет в адрес Gemini написанный вами кастомный запрос в формате JSON + содержание сообщения пользователя или сотрудника, которое надо проанализировать. Вы можете указать нужное вам сообщение с помощью переменных:

  • [case_description] — первое сообщение в обращении;

  • [last_message] — последнее сообщение в обращении;

  • [note_text] — последняя заметка в обращении.

Чтобы передавать в запросе только часть сообщения, можете через вертикальную черту указать лимит по знакам, например [case_description|limit1000] или [last_message|limit1000].

Полученный от Gemini ответ фиксируется Омнидеском только на время выполнения правила через переменную [ai_response_by_custom_request]. Эту переменную можно использовать, чтобы через правило ответ AI:

  • отправить пользователю;

  • добавить в заметку;

  • записать в поле обращения типа «текстовое поле» или «текстовая область».

В кастомных запросах можно использовать следующие дополнительные параметры, регламентирующие генерацию ответа от Gemini:

  • responseMimeType  тип содержимого, который Gemini  возвращает в ответе на запрос ; так как интеграция предполагает обработку текста, необходимо указывать значение " text/plain ", чтобы избежать получение ответов в нежелательном формате, например в JSON ;

  • maxOutputTokens  — максимальная длина ответа в токенах; указание данного параметра помогает контролировать длину генерируемых ответов и тем самым оптимизировать затраты;

  • temperature — параметр с диапазоном значений от 0,1 до 2, который определяет степень случайности при генерации ответа. Его эффект особенно заметен при использовании topP и topK, так как вместе эти параметры влияют на степень разнообразия и креативности в ответах. Низкие значения (ближе к 0,1) делают ответы более детерминированными и точными, что подходит для задач, требующих строгой логики или точных данных. Высокие значения (ближе к 2) добавляют больше случайности и креативности, что делает ответы более разнообразными и творческими;

  • topP (метод nucleus sampling, или выборка ядра) — параметр, который ограничивает выбор вариаций ответов, учитывая только те, чья суммарная вероятность входит в заданный процент (P). Например, при topP = 0.9 учитываются только те варианты, которые вместе покрывают 90% вероятности. Это позволяет добиться баланса между случайностью и целенаправленностью, исключая маловероятные, но всё ещё допустимые варианты;

  • topK — параметр, который ограничивает выбор вариаций ответов, учитывая только K наиболее вероятных вариантов. Например, при topK = 50 выбор будет происходить только среди 50 вариантов с наивысшей вероятностью. Это помогает сосредоточиться на наиболее релевантных вариантах, исключая остальные.

    Оба параметра используются для управления качеством и разнообразием генерации: topP делает выбор более гибким, фокусируясь на суммарной вероятности, а topK жёстче ограничивает выбор конкретным числом вариантов.

Подробнее про дополнительные параметры, область и способы их применения читайте тут.

Пример текста кастомного запроса:

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "Ты выступаешь в роли аналитика текста. Определи два ключевых словосочетания в: [last_message]. Возвращай в своем ответе только сами словосочетания и никак не комментируй."
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "responseMimeType": "text/plain",
    "maxOutputTokens": 100
  }
}

Пример работы правила:

Предупреждение

На уровне кода передача текстового значения переменной в адрес AI-сервиса возможна для всех переменных, доступных в настройках правила. Однако работа интеграции была оптимизирована под переменные [case_description] и [last_message].

Использование других переменных может привести к:

  • нерелевантным ответам AI,
  • ошибкам из-за превышения лимита контекстного окна,
  • другим непредсказуемым результатам.

Если вам требуется более сложная кастомная логика — с полным контекстом обращения и дополнительными вводными, — рекомендуем решать такую задачу через AI-ассистента от OpenAI. Подробнее

Условия

1) Изменения выполнены — интеграцией с AI-сервисом

Доступно в правилах для измененных обращений как опция в условии «Изменения выполнены». С помощью этого условия можно отслеживать изменения в полях обращения, которые произошли вследствие выполнения действий из категории «— интеграция с AI», доступных в правилах для входящих обращений.

а) Если в правиле есть условие «Изменения выполнены — интеграцией с AI-сервисом» + условие по отслеживанию изменения значения в одном из полей данных, то между этими условиями работает логический оператор «И» — то есть правило сработает, только если указанное изменение было выполнено AI-сервисом.

Если же изменение поля было выполнено сотрудником, пользователем или другим правилом без участия AI, то правило НЕ сработает.

Поясним на конкретном примере. У вас есть правило для измененных обращений, в условиях которого указано, что оно должно срабатывать при смене значения кастомного поля «Категория обращения», если эти изменения выполнены AI.

Также у вас есть два правила для входящих обращений, которые выполняют изменение поля «Категория обращения». Но одно из них делает это через запрос в адрес Gemini, который в ответ подбирает нужное значение для этого поля, а второе изменяет значение поля через стандартное действие «Изменить [название кастомного поля]».

В первом случае ваше правило для измененных сработает, а во втором — нет.

б) Чтобы избежать зацикливания, вместе с условием «Изменения выполнены — интеграцией с AI-сервисом» нельзя одновременно использовать действие из категории «— интеграция с AI». Также надо обязательно выбрать одно из условий из категории «— изменения в обращении», чтобы правило отслеживало конкретные изменения, а не любое изменение в обращении.

в) При выборе условия «Изменения выполнены — кем угодно» нет возможности выбрать АI-действия.

2) Символов в содержании / последнем ответе пользователя

Доступно во всех типах правил и позволяет отслеживать размер сообщения пользователя. Это нужно, чтобы учесть ситуации, когда правила, выполняющие запросы в адрес Gemini, НЕ должны срабатывать. Например, нет смысла отправлять в адрес Gemini сообщение из чата, которое точно не содержит ничего полезного («Здравствуйте», «Есть вопрос» и т. д.).

Вы можете выбрать подсчет символов как только для текста, так и с учетом тегов html.

  • В правилах для входящих обращений условие проверяет размер первого сообщения пользователя, поэтому оно называется «Символов в содержании — более / менее / равно»:

  • В правилах для измененных и текущих обращений условие проверяет последнее сообщение пользователя, поэтому оно называется «Символов в последнем ответе пользователя — более / менее / равно»:

Чтобы уменьшить ваши затраты и одновременно предотвратить потенциальные ошибки со стороны AI, в запросе в адрес Gemini вместо переменных [case_description] и [last_message] мы всегда передаем чистый текст без html-тегов

Особенности записи истории действий в обращении

Процесс полного выполнения правила автоматизации, включающего действия из категории «— интеграция с AI», занимает время. Продолжительность зависит от нескольких факторов:

  • количества действий в правиле;

  • объема передаваемых данных;

  • скорость ответа сторонних сервисов;

  • числа обращений, в которых одновременно отрабатывает правило.

Операции — отправка запросов в адрес Gemini, получение ответов от Gemini, внесение изменений в соответствующие обращения — выполняются в фоновом режиме. Поэтому история AI-действий фиксируется в обращении также поэтапно, по мере выполнения самих действий.

В записях в истории обращения о выполнении AI-действий мы отображаем статус выполнения запроса, пока он в процессе, а после успешного выполнения — количество потраченных токенов.

Отключение и удаление интеграции

Если в аккаунте более одной активной интеграции с AI, при отключении / удалении интеграции администратору мы предложим выбрать:

а) заменить отключаемую интеграцию с AI в правилах на одну из оставшихся:

Не забудьте актуализировать текст запроса в адрес AI в ваших правилах, так как при замене отключаемой интеграции (к примеру, с сервисом « Gemini» ) на другую (к примеру, с сервисом « OpenAI ») тело запроса в действии «Отправить кастомный запрос в адрес AI» очищается.

б) удалить все действия правил, связанных с отключаемой интеграцией AI:


Расскажите нам, как вы используете интеграцию с AI в работе. Если это может быть полезно ещё кому-нибудь, мы обязательно напишем об этом :)

Помогла ли вам статья?