Messa a terra del web per Enterprise

Questa pagina descrive Web Grounding for Enterprise, i controlli di conformità e come utilizzare l'API Web Grounding for Enterprise per generare risposte basate sul web. I contenuti indicizzati sono un sottoinsieme di quelli disponibili nella Ricerca Google e adatti ai clienti di settori altamente regolamentati, come finanza, sanità e settore pubblico.

Se non hai bisogno dei controlli di conformità, utilizza Fondatezza con la Ricerca Google, perché offre l'accesso a un indice web più ampio.

Panoramica

Web Grounding for Enterprise utilizza un indice web che viene utilizzato per generare risposte fondate. L'indice web supporta quanto segue:

Poiché non vengono conservati dati dei clienti, le chiavi di crittografia gestite dal cliente (CMEK) e Access Transparency (AxT) non sono applicabili.

Utilizzare l'API

Questa sezione fornisce richieste di esempio dell'utilizzo dell'API Generative AI Gemini 2 su Vertex AI per creare risposte basate su Gemini. Per utilizzare l'API, devi impostare i seguenti campi:

  • Contents.parts.text: la query di testo che gli utenti vogliono inviare all'API.
  • tools.enterpriseWebSearch: quando viene fornito questo strumento, Web Grounding for Enterprise può essere utilizzato da Gemini.

Python

Installa

pip install --upgrade google-genai

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI 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

Sostituisci le seguenti variabili con i valori:

  • PROJECT_NUMBER: il numero del progetto.
  • LOCATION: la tua regione.
  • TEXT: il tuo prompt.
  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": {
      }
    }]
  }
  '

Passaggi successivi

  • Per scoprire di più su come basare i modelli Gemini sui tuoi dati, vedi Basare i modelli sui tuoi dati.
  • Per scoprire di più sulle best practice per l'AI responsabile e sui filtri di sicurezza di Vertex AI, consulta AI responsabile.