Fundamentación web para empresas

En esta página se describen los controles de cumplimiento de Web Grounding for Enterprise y cómo usar la API Web Grounding for Enterprise para generar respuestas basadas en la Web. El contenido indexado es un subconjunto del contenido disponible en la Búsqueda de Google y es adecuado para clientes de sectores muy regulados, como el financiero, el sanitario y el público.

Si no necesitas los controles de cumplimiento, usa Vinculación con la Búsqueda de Google, ya que ofrece acceso a un índice web más amplio.

Información general

Web Grounding for Enterprise usa un índice web que se utiliza para generar respuestas fundamentadas. El servicio no registra datos de clientes y admite Controles de Servicio de VPC. Como no se conservan datos de clientes, no se aplican las claves de cifrado gestionadas por el cliente (CMEK) ni la transparencia de acceso (AxT).

Restringir la pertenencia a un grupo con la API

En esta sección se proporcionan solicitudes de ejemplo para usar la API de IA generativa Gemini 2 en Vertex AI para crear respuestas fundamentadas con Gemini. Para usar la API, debes definir los siguientes campos:

• Contents.parts.text: la consulta de texto que los usuarios quieren enviar a la API.
• tools.enterpriseWebSearch: Cuando se proporciona esta herramienta, Gemini puede usar Web Grounding for Enterprise.

pip install --upgrade google-genai

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

from google import genai
from google.genai.types import (
    EnterpriseWebSearch,
    GenerateContentConfig,
    HttpOptions,
    Tool,
)

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents="When is the next total solar eclipse in the United States?",
    config=GenerateContentConfig(
        tools=[
            # Use Enterprise Web Search Tool
            Tool(enterprise_web_search=EnterpriseWebSearch())
        ],
    ),
)

print(response.text)
# Example response:
# 'The next total solar eclipse in the United States will occur on ...'

  curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" -H "x-server-timeout: 60" https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-2.0-flash:generateContent -d '
  {
    "contents": [{
      "role": "user",
      "parts": [{
        "text": TEXT
      }]
    }],
    "tools": [{
      "enterpriseWebSearch": {
      }
    }]
  }
  '

Siguientes pasos

• Para obtener más información sobre cómo fundamentar los modelos de Gemini en tus datos, consulta Fundamentación con Vertex AI Search.
• Para obtener más información sobre las prácticas recomendadas de IA responsable y los filtros de seguridad de Vertex AI, consulta IA responsable.