Grounding Web untuk Perusahaan

Halaman ini menjelaskan Grounding Web untuk kontrol kepatuhan Enterprise dan cara menggunakan Grounding Web untuk Enterprise API guna menghasilkan respons yang didasarkan pada web. Konten yang diindeks adalah subkumpulan dari konten yang tersedia di Google Penelusuran dan cocok untuk pelanggan di industri yang diatur dengan ketat, seperti keuangan, layanan kesehatan, dan sektor publik.

Jika Anda tidak memerlukan kontrol kepatuhan tambahan, gunakan Grounding dengan Google Penelusuran, karena opsi ini menawarkan akses ke indeks web yang lebih luas dan lebih baru.

Ringkasan

Grounding Web untuk Enterprise menggunakan indeks web yang digunakan untuk menghasilkan respons dengan grounding. Layanan ini tidak mencatat data pelanggan dan mendukung kontrol layanan VPC. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Kontrol keamanan untuk AI generatif. Karena tidak ada data pelanggan yang dipertahankan, kunci enkripsi yang dikelola pelanggan (CMEK) dan Transparansi Akses (AxT) tidak berlaku.

Kualitas dan kurasi indeks

Indeks web Grounding Web untuk Enterprise dipilih secara otomatis untuk memenuhi kebutuhan yang diharapkan pelanggan di vertikal layanan kesehatan, keuangan, dan sektor publik. Meskipun jadwal pembaruan tertentu dapat bervariasi, konten yang berubah dengan cepat diperbarui setiap 6 jam, dan seluruh indeks diperbarui setiap 24 jam.

Pilih produk

Memilih alat grounding yang tepat bergantung pada kebutuhan spesifik organisasi Anda terkait kontrol kepatuhan dan kualitas informasi yang diperlukan.

  • Grounding with Google Search: Ini adalah opsi yang direkomendasikan untuk pelanggan yang mencari kualitas dan kesegaran tertinggi dalam respons yang didasarkan. Kualitas berkaitan dengan seberapa baru informasi web yang digunakan untuk menghasilkan respons. Hal ini sangat penting untuk kasus penggunaan yang memerlukan akses ke informasi terbaru dan terlengkap dari web. Grounding dengan Google Penelusuran menyimpan log keandalan hingga 30 hari sesuai dengan Persyaratan Khusus Layanan. Google tidak melatih data pelanggan yang diproses oleh Grounding dengan Google Penelusuran.

  • Grounding Web untuk Enterprise: Solusi ini dirancang khusus untuk pelanggan perusahaan yang memiliki persyaratan kepatuhan ketat yang mencakup 'tidak ada logging data pelanggan'. Grounding Web untuk Enterprise adalah pilihan yang lebih disukai untuk organisasi di industri yang diatur dengan ketat yang memerlukan kontrol kepatuhan tambahan. Grounding Web untuk Enterprise tidak menyimpan data pelanggan.

Model yang didukung

Bagian ini mencantumkan model yang mendukung Grounding Web untuk Enterprise.

Klik untuk meluaskan model yang didukung

Gemini 3 Pro dan Gemini 3 Pro Image dibatasi hingga 5.000 kueri penelusuran per hari.

Menggunakan API

Bagian ini menyediakan contoh permintaan penggunaan Generative AI API Gemini 2 di Gemini Enterprise Agent Platform untuk membuat respons dengan grounding menggunakan Gemini. Untuk menggunakan API, Anda harus menetapkan kolom berikut:

  • Contents.parts.text: Kueri teks yang ingin dikirim pengguna ke API.
  • tools.enterpriseWebSearch: Jika alat ini disediakan, Grounding Web untuk Enterprise dapat digunakan oleh Gemini.

Python

Instal

pip install --upgrade google-genai

Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat dokumentasi referensi SDK.

Tetapkan variabel lingkungan untuk menggunakan Gen AI SDK dengan 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
 

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

Ganti variabel berikut dengan nilai:

  • PROJECT_NUMBER: Nomor project Anda.
  • LOCATION: Region untuk memproses permintaan. Untuk menggunakan endpoint global, kecualikan lokasi dari nama endpoint, dan konfigurasi lokasi resource ke global.
  • PROMPT: Perintah Anda.
  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": {
      }
    }]
  }
  '

Menggunakan saran Google Penelusuran

Saat Anda menggunakan Grounding Web untuk Enterprise, dan Anda menerima Saran penelusuran dalam respons, Anda harus menampilkan Saran penelusuran dalam produksi dan di aplikasi Anda.

Secara khusus, Anda harus menampilkan kueri penelusuran yang disertakan dalam metadata respons dengan grounding. Respons mencakup:

  • "content": Respons yang dihasilkan LLM.
  • "webSearchQueries": Kueri yang akan digunakan untuk Saran penelusuran.

Misalnya, dalam cuplikan kode berikut, Gemini merespons perintah dengan grounding Penelusuran, yang menanyakan tentang jenis tanaman tropis.

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

Anda dapat mengambil output ini, dan menampilkannya menggunakan Saran penelusuran.

Persyaratan untuk Saran penelusuran

Berikut adalah persyaratan untuk saran:

Persyaratan Deskripsi
Lakukan
  • Saat mematuhi persyaratan tampilan, Saran penelusuran ditampilkan persis seperti yang diberikan tanpa perubahan apa pun.
  • Saat Anda berinteraksi dengan Saran penelusuran, Anda akan langsung diarahkan ke halaman Hasil penelusuran (SRP).
Larangan
  • Menyertakan layar atau langkah tambahan apa pun antara ketukan pengguna dan tampilan SRP.
  • Menampilkan hasil penelusuran atau saran lainnya di samping Saran penelusuran atau respons LLM dengan grounding terkait.

Persyaratan tampilan

Berikut adalah persyaratan tampilan:

  • Tampilkan Saran penelusuran persis seperti yang diberikan, dan jangan lakukan modifikasi apa pun pada warna, font, atau tampilan. Pastikan Saran penelusuran dirender seperti yang ditentukan dalam mockup berikut seperti mode terang dan gelap:

  • Setiap kali respons dengan grounding ditampilkan, Saran penelusuran yang sesuai harus tetap terlihat.
  • Untuk branding, Anda harus mematuhi pedoman Google untuk penggunaan pihak ketiga fitur merek Google di Selamat datang di Pusat Resource Merek kami.
  • Saat Anda menggunakan Grounding Web untuk Enterprise, chip Saran penelusuran akan ditampilkan. Kolom yang berisi chip saran harus memiliki lebar yang sama dengan respons dengan grounding dari LLM.

Perilaku saat diketuk

Saat pengguna mengetuk chip, mereka akan langsung diarahkan ke halaman Hasil penelusuran (SRP) untuk istilah penelusuran yang ditampilkan di chip. SRP dapat dibuka dalam browser dalam aplikasi Anda atau di aplikasi browser terpisah. Penting untuk tidak meminimalkan, menghapus, atau menghalangi tampilan SRP dengan cara apa pun. Mockup animasi berikut menggambarkan interaksi ketuk-ke-SRP.

Contoh aplikasi/desktop

Kode untuk menerapkan Saran penelusuran

Saat Anda menggunakan API untuk mendasarkan respons pada penelusuran, respons model akan memberikan gaya HTML dan CSS yang sesuai di kolom renderedContent, yang Anda terapkan untuk menampilkan Saran penelusuran di aplikasi Anda.

Langkah berikutnya

  • Untuk mempelajari lebih lanjut cara mendasarkan model Gemini pada data Anda, lihat Grounding dengan Penelusuran Agen.
  • Untuk mempelajari lebih lanjut praktik terbaik responsible AI dan filter keamanan Gemini Enterprise Agent Platform, lihat Responsible AI.