בדף הזה מוסבר על אמצעי הבקרה של Web Grounding for Enterprise לצורך תאימות, ואיך משתמשים ב-Web Grounding for Enterprise API כדי ליצור תשובות שמבוססות על נתונים מהאינטרנט. התוכן שנוסף לאינדקס הוא קבוצת משנה של התוכן שזמין בחיפוש Google, והוא מתאים ללקוחות בתעשיות עם רגולציה מחמירה, כמו פיננסים, שירותי בריאות והמגזר הציבורי.
אם אתם לא צריכים את אמצעי הבקרה הנוספים לצורך תאימות, כדאי להשתמש ב-Ground עם חיפוש Google, כי הוא מאפשר גישה לאינדקס אינטרנט רחב יותר ועדכני יותר.
סקירה כללית
התכונה 'עיגון בנתונים מהאינטרנט' ב-Gemini Enterprise משתמשת באינדקס מהאינטרנט כדי ליצור תשובות מעוגנות. השירות לא מתעד נתוני לקוחות ותומך ב-VPC Service Controls. מידע נוסף זמין במאמר בנושא אמצעי אבטחה ל-AI גנרטיבי. מכיוון שלא מתבצעת שמירה של נתוני לקוחות, מפתחות הצפנה בניהול הלקוח (CMEK) ו-Access Transparency (AxT) לא רלוונטיים.
עדכניות האינדקס וניהולו
האינדקס של Web Grounding for Enterprise נבחר אוטומטית כדי לענות על הצרכים הצפויים של לקוחות בתחומי הבריאות, הפיננסים והמגזר הציבורי. לוחות הזמנים הספציפיים לעדכונים יכולים להשתנות, אבל תוכן שמשתנה במהירות מתעדכן כל 6 שעות, והאינדקס כולו מתעדכן כל 24 שעות.
בחר מוצר
בחירת כלי ההארקה הנכון תלויה בצרכים הספציפיים של הארגון בנוגע לאמצעי בקרה לתאימות ולרמת העדכניות הנדרשת של המידע.
עיגון באמצעות חיפוש Google: זו האפשרות המומלצת ללקוחות שרוצים שהתשובות המעוגנות יהיו הכי איכותיות ועדכניות. עדכניות מתייחסת למידת העדכניות של המידע מהאינטרנט שמשמש ליצירת התשובה. התכונה הזו חשובה במיוחד בתרחישי שימוש שבהם נדרשת גישה למידע העדכני והמקיף ביותר מהאינטרנט. במסגרת התכונה "עיגון באמצעות חיפוש Google", נשמרים יומני אמינות למשך עד 3 ימים בהתאם לתנאים הספציפיים לשירות. Google לא מתאמן על נתוני לקוחות שעובדו באמצעות התכונה "עיגון באמצעות חיפוש Google".
עיגון תשובות באמצעות אינדקס מהאינטרנט ל-Enterprise: הפתרון הזה מיועד במיוחד ללקוחות Enterprise שיש להם דרישות מחמירות לעמידה בתקנות, כולל 'איסור רישום ביומן של נתוני לקוחות'. התכונה "ביסוס ב-Web לארגונים" מתאימה במיוחד לארגונים בתחומים עם רגולציה מחמירה, שצריכים אמצעי בקרה נוספים כדי לעמוד בדרישות. Web Grounding for Enterprise לא שומרת נתוני לקוחות.
מודלים נתמכים
כאן מפורטים המודלים שתומכים ב-Web Grounding for Enterprise.
כדי להרחיב את רשימת המודלים הנתמכים, לוחצים כאן
- Gemini Nano Banana 2.1
- Gemini 4 Argon Cyber Permissive
- Gemini 4 Argon
- Gemini 3.8 Live
- Gemini 3.8 Flash
- Gemini 3.7 Flash
- Gemini 3.6 Flash
- Gemini 3.5 Flash-Lite
- Gemini 3.5 Flash
- Gemini 3.1 Pro
- Gemini 3.1 Flash-Lite
- Gemini 3.1 Flash Image
- תמונה של Gemini 3 Pro
- גרסת טרום-השקה של Gemini 3 Flash
- Gemini 2.5 Pro
- Gemini 2.5 Flash-Lite
- Gemini 2.5 Flash עם אודיו מקורי של Gemini Live API
- Gemini 2.5 Flash
יש מגבלה של 5,000 שאילתות חיפוש ביום ל-Gemini 3 Pro ול-Gemini 3 Pro Image.
שימוש ב-API
בקטע הזה מופיעות בקשות לדוגמה לשימוש ב-Generative AI API Gemini 2 ב-Gemini Enterprise Agent Platform כדי ליצור תשובות מבוססות-קרקע באמצעות Gemini. כדי להשתמש ב-API, צריך להגדיר את השדות הבאים:
-
Contents.parts.text: שאילתת הטקסט שהמשתמשים רוצים לשלוח ל-API. -
tools.enterpriseWebSearch: אם הכלי הזה מסופק, Gemini יכול להשתמש ב-Web Grounding for Enterprise.
Python
התקנה
pip install --upgrade google-genai
מידע נוסף מופיע ב מאמרי העזרה בנושא SDK.
מגדירים משתני סביבה כדי להשתמש ב-Google Gen AI SDK עם 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_ENTERPRISE=True
REST
מחליפים את המשתנים הבאים בערכים:- PROJECT_NUMBER: מספר הפרויקט.
- LOCATION: האזור שבו הבקשה תעובד. כדי להשתמש בנקודת הקצה
global, מחריגים את המיקום משם נקודת הקצה ומגדירים את המיקום של המשאב ל-global. - PROMPT: ההנחיה שלכם.
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": {
}
}]
}
'
שימוש בהצעות לחיפוש ב-Google
כשמשתמשים ב-Web Grounding for Enterprise ומקבלים הצעות לחיפוש בתשובה, צריך להציג את ההצעות לחיפוש בסביבת הייצור ובאפליקציות.
באופן ספציפי, אתם צריכים להציג את שאילתות החיפוש שכלולות במטא-נתונים של התשובה המבוססת. התשובה כוללת:
-
"content": התשובה שנוצרה על ידי מודל שפה גדול (LLM). -
"webSearchQueries": השאילתות שישמשו להצעות לחיפוש.
לדוגמה, בקטע הקוד הבא, Gemini מגיב להנחיה שמבוססת על חיפוש Google, ששואלת על סוג של צמח טרופי.
"predictions": [
{
"content": "Monstera is a type of vine that thrives in bright indirect light…",
"groundingMetadata": {
"webSearchQueries": ["What's a monstera?"],
}
}
]
אתם יכולים להשתמש בפלט הזה ולהציג אותו באמצעות הצעות לחיפוש.
הדרישות להצעות לחיפוש
אלה הדרישות להצעות:
| דרישה | תיאור |
|---|---|
| Do |
|
| מה לא מומלץ לעשות |
|
דרישות להצגה
אלה הדרישות לגבי התצוגה:
- להציג את ההצעה לחיפוש בדיוק כפי שהיא, בלי לשנות את הצבעים, הגופנים או המראה שלה. מוודאים שהצעת החיפוש מוצגת כמו בתמונות הבאות, למשל במצב בהיר ובמצב כהה:

- בכל פעם שמוצגת תשובה מעוגנת, ההצעה המתאימה לחיפוש צריכה להישאר גלויה.
- בנוגע למיתוג, אתם צריכים לפעול בהתאם להנחיות של Google לשימוש של צד שלישי בתכונות המותג של Google, שמפורטות במרכז המשאבים של המותג.
- כשמשתמשים ב-Web Grounding for Enterprise, מוצגים צ'יפים של הצעות חיפוש. השדה שמכיל את הצ'יפים של ההצעות צריך להיות באותו רוחב כמו התשובה שמבוססת על מקורות מה-LLM.
התנהגות בלחיצה
כשמשתמש לוחץ על הצ'יפ, הוא מועבר ישירות לדף תוצאות חיפוש (SRP) של מונח החיפוש שמוצג בצ'יפ. דף תוצאות החיפוש יכול להיפתח בדפדפן בתוך האפליקציה או באפליקציית דפדפן נפרדת. חשוב לא למזער, להסיר או להסתיר את התצוגה של דף תוצאות החיפוש בשום צורה. הדגם המונפש הבא ממחיש את האינטראקציה של לחיצה כדי לעבור לדף תוצאות החיפוש.

קוד להטמעה של הצעה לחיפוש
כשמשתמשים ב-API כדי להצמיד תשובה לחיפוש, התשובה של המודל מספקת סגנון HTML ו-CSS תואם בשדה renderedContent, שצריך להטמיע כדי להציג הצעות לחיפוש באפליקציה.
המאמרים הבאים
- מידע נוסף על ביסוס מודלים של Gemini על הנתונים שלכם
- מידע נוסף על שיטות מומלצות לשימוש אחראי ב-AI ועל מסנני הבטיחות של Gemini Enterprise Agent Platform זמין במאמר אתיקה של בינה מלאכותית.