Conexión a tierra web para empresas

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

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

Descripción general

La fundamentación web para empresas usa un índice web que se utiliza para generar respuestas fundamentadas. El índice web admite lo siguiente:

Dado que no se conservan datos del cliente, no se aplican las claves de encriptación administradas por el cliente (CMEK) ni la Transparencia de acceso (AxT).

Usa la API

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

  • Contents.parts.text: Es la búsqueda de texto que los usuarios quieren enviar a la API.
  • tools.enterpriseWebSearch: Cuando se proporciona esta herramienta, Gemini puede usar la fundamentación web para empresas.

Python

Instalar

pip install --upgrade google-genai

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Establece variables de entorno para usar el SDK de IA generativa con Vertex AI: 

# 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 ...'

REST

Reemplaza las siguientes variables por valores:

  • PROJECT_NUMBER: Es el número de tu proyecto.
  • LOCATION: Tu región.
  • TEXT: Es tu instrucción.
  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": {
      }
    }]
  }
  '

¿Qué sigue?

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