Webfundierung für Unternehmen

Auf dieser Seite wird die Web-Fundierung für Enterprise-Compliance-Kontrollen beschrieben und erläutert, wie Sie mit der Web-Fundierung für Enterprise API Antworten generieren, die auf dem Web basieren. Der indexierte Inhalt ist eine Teilmenge der Inhalte, die in der Google Suche verfügbar sind, und eignet sich für Kunden in stark regulierten Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen sowie dem öffentlichen Sektor.

Wenn Sie die zusätzlichen Compliance-Kontrollen nicht benötigen, verwenden Sie Fundierung mit der Google Suche, da sie Zugriff auf einen breiteren und noch aktuelleren Webindex bietet.

Übersicht

Die Web-Fundierung für Enterprise verwendet einen Webindex, mit dem fundierte Antworten generiert werden. Der Dienst protokolliert keine Kundendaten und unterstützt VPC Service Controls. Weitere Informationen finden Sie unter Sicherheitskontrollen für generative KI. Da keine Kundendaten gespeichert werden, sind kundenverwaltete Verschlüsselungsschlüssel (CMEK) und Access Transparency (AxT) nicht anwendbar.

Aktualität und Kuratierung des Index

Der Webindex der Web-Fundierung für Enterprise wird automatisch ausgewählt, um die erwarteten Anforderungen von Kunden in den Branchen Gesundheitswesen, Finanzwesen und öffentlicher Sektor zu erfüllen. Die spezifischen Aktualisierungszeitpläne können variieren. Schnell wechselnde Inhalte werden alle 6 Stunden aktualisiert und der gesamte Index alle 24 Stunden.

Produkt auswählen

Die Wahl des richtigen Fundierungstools hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens in Bezug auf Compliance-Kontrollen und die erforderliche Aktualität der Informationen ab.

  • Fundierung mit der Google Suche: Dies ist die empfohlene Option für Kunden, die die höchste Qualität und Aktualität ihrer fundierten Antworten wünschen. Die Aktualität bezieht sich darauf, wie aktuell die Webinformationen sind, die zum Generieren der Antwort verwendet werden. Sie ist entscheidend für Anwendungsfälle, in denen der Zugriff auf die aktuellsten und umfassendsten Informationen aus dem Web von entscheidender Bedeutung ist. Bei der Fundierung mit der Google Suche werden Zuverlässigkeitsprotokolle gemäß den dienstspezifischen Bedingungen bis zu 3 Tage lang gespeichert. Google wird nicht mit Kundendaten trainiert, die von der Fundierung mit der Google Suche verarbeitet werden.

  • Web-Fundierung für Enterprise: Diese Lösung wurde speziell für Unternehmenskunden mit strengen Compliance-Anforderungen entwickelt, die unter anderem die Protokollierung von Kundendaten ausschließen. Die Web-Fundierung für Enterprise ist die bevorzugte Wahl für Unternehmen in stark regulierten Branchen, die die zusätzlichen Compliance-Kontrollen benötigen. Bei der Web-Fundierung für Enterprise werden keine Kundendaten gespeichert.

Unterstützte Modelle

In diesem Abschnitt sind die Modelle aufgeführt, die die Web-Fundierung für Enterprise unterstützen.

Klicken Sie, um die unterstützten Modelle zu maximieren.

Gemini 3 Pro und Gemini 3 Pro Image sind auf 5.000 Suchanfragen pro Tag beschränkt.

API verwenden

In diesem Abschnitt finden Sie Beispielanfragen zur Verwendung der Generative AI API Gemini 2 auf der Gemini Enterprise Agent Platform, um mit Gemini fundierte Antworten zu erstellen. Wenn Sie die API verwenden möchten, müssen Sie die folgenden Felder festlegen:

  • Contents.parts.text: Die Textanfrage, die Nutzer an die API senden möchten.
  • tools.enterpriseWebSearch: Wenn dieses Tool bereitgestellt wird, kann die Web-Fundierung für Enterprise von Gemini verwendet werden.

Python

Installieren

pip install --upgrade google-genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Legen Sie Umgebungsvariablen fest, um das Google Gen AI SDK mit Vertex AI zu verwenden: 

# 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_ENTERPRISE=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-3.5-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

Ersetzen Sie die folgenden Variablen durch Werte:

  • PROJECT_NUMBER: Ihre Projektnummer
  • LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll Wenn Sie den global Endpunkt verwenden möchten, schließen Sie den Standort aus dem Endpunktnamen aus und konfigurieren Sie den Standort der Ressource auf global.
  • PROMPT: Ihre Eingabeaufforderung
  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-2.5-flash:generateContent -d '
  {
    "contents": [{
      "role": "user",
      "parts": [{
        "text": PROMPT
      }]
    }],
    "tools": [{
      "enterpriseWebSearch": {
      }
    }]
  }
  '

Google-Suchvorschläge verwenden

Wenn Sie die Web-Fundierung für Enterprise verwenden und in Ihrer Antwort Suchvorschläge erhalten, müssen Sie die Suchvorschläge in der Produktion und in Ihren Anwendungen anzeigen.

Insbesondere müssen Sie die Suchanfragen anzeigen, die in den Metadaten der fundierten Antwort enthalten sind. Die Antwort enthält:

  • "content": Die vom LLM generierte Antwort
  • "webSearchQueries": Die Abfragen, die für Suchvorschläge verwendet werden sollen

Im folgenden Code-Snippet antwortet Gemini beispielsweise auf eine auf der Suche basierende Eingabeaufforderung, in der nach einer Art tropischer Pflanze gefragt wird.

"predictions": [
  {
    "content": "Monstera is a type of vine that thrives in bright indirect light…",
    "groundingMetadata": {
      "webSearchQueries": ["What's a monstera?"],
    }
  }
]

Sie können diese Ausgabe über Suchvorschläge anzeigen lassen.

Anforderungen an Suchvorschläge

Für Vorschläge gelten die folgenden Anforderungen:

Anforderung Beschreibung
Das sollten Sie tun:
  • Unter Einhaltung der Display Anforderungen wird der Suchvorschlag genau wie angegeben ohne Änderungen angezeigt.
  • Wenn Sie mit dem Suchvorschlag interagieren, werden Sie direkt zur Suchergebnisseite (SRP) weitergeleitet.
Was Sie nicht tun sollten
  • Fügen Sie etwaige Bildschirme oder zusätzliche Schritte zwischen dem Tippen des Nutzers und dem Anzeigen des SRP ein.
  • Zeigen Sie andere Suchergebnisse oder Vorschläge neben dem Suchvorschlag oder der zugehörigen fundierten LLM Antwort an.

Displayanforderungen

Es gelten die folgenden Displayanforderungen:

  • Zeigen Sie den Suchvorschlag genau wie angegeben an und nehmen Sie keine Änderungen an Farben, Schriftarten oder Darstellung vor. Achten Sie darauf, dass der Suchvorschlag wie in den folgenden Modellen angegeben wird, einschließlich des hellen und des dunklen Modus:

  • Bei der Anzeige einer fundierten Antwort sollte der entsprechende Suchvorschlag sichtbar bleiben.
  • Für das Branding müssen Sie die Google-Richtlinien für die Verwendung von Google-Markenkennzeichen durch Dritte unter dem Willkommen im Brand Resource Centereinhalten.
  • Wenn Sie die Web-Fundierung für Enterprise verwenden, werden Chips mit Suchvorschlägen angezeigt. Das Feld mit den Vorschlagschips muss dieselbe Breite wie die fundierte Antwort des LLM haben.

Verhalten beim Tippen

Wenn ein Nutzer auf den Chip tippt, wird er direkt zur Suchergebnisseite (SRP) für den im Chip angezeigten Suchbegriff weitergeleitet. Die SRP kann entweder im App-Browser oder in einer separaten Browseranwendung geöffnet werden. Es ist wichtig, die Anzeige der SRP in irgendeiner Weise nicht zu minimieren, zu entfernen oder zu verdecken. Das folgende animierte Modell veranschaulicht die Interaktion zwischen dem Tippen und SRP.

Beispiel für App/Desktop

Code zum Implementieren eines Suchvorschlags

Wenn Sie die API verwenden, um eine Suchantwort zu fundieren, stellt die Modellantwort konforme HTML- und CSS-Stile im Feld renderedContent bereit, die Sie zum Anzeigen von Suchvorschlägen in Ihrer Anwendung implementieren.

Nächste Schritte

  • Weitere Informationen zur Fundierung von Gemini-Modellen auf Ihren Daten finden Sie unter Fundierung mit Agent Search.
  • Weitere Informationen zu den Best Practices für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI und den Sicherheitsfiltern der Gemini Enterprise Agent Platform finden Sie unter Verantwortungsbewusste Anwendung von KI.