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パラレルウェブ検索によるグラウンディング

Parallel Web Systems は、大規模言語モデルがグラウンディングに使用するのに最適化された、一般公開されているウェブデータにアクセスできる検索 API を提供しています。このページでは、Parallel を使用して Gemini の回答をグラウンディングする方法について説明します。

Vertex AI での Parallel を使用したグラウンディングは、Gemini モデルを Parallel Web Systems の検索 API が提供する公開ウェブデータに接続する別のサービス（お客様の契約で定義されているとおり）です。 Google Cloud このサービスにより、Gemini は数十億のウェブページからライブ情報にアクセスして、より最新で事実に基づいた回答を提供できます。

次の点にご注意ください: Parallel を使用するには、Google Cloud が特定の顧客データを処理のために Parallel の別のサービスに送信する必要があります。Parallel サービスの使用には、Parallel's 個別の利用規約と Parallel's 利用規定が適用されます。

ユースケース

Parallel を使用したグラウンディングは、次のようなユースケースに適しています。

情報補完や強化を目的としたウェブデータの使用。
より複雑な質問に対して、より詳細なウェブ検索を必要とするマルチホップエージェント。
ウェブ検索データを統合する API の構築。
エンドユーザーが最新のウェブ情報を使用して質問したり、複雑なレポートを作成したりできる従業員向けアシスタント。
ユーザーが十分な情報に基づいて購入を決定できる、小売や旅行などの消費者向けアプリケーション。
ニュース分析や KYC チェックなどの自動タスクを実行するために自律的に実行される自動エージェント。
ウェブから最新のコンテキストを取得する垂直エージェント（営業エージェント、コーディングエージェント、財務エージェント）。

例

「2025 年のラスベガス F1 グランプリの優勝者は誰ですか？」

グラウンディングを使用しない場合	グラウンディングを使用する場合
2025 年のラスベガスグランプリはまだ開催されていません。レースは 2025 年 11 月 20 ～ 22 日の週末に開催される予定です。そのため、現時点では優勝者は不明です。	2025 年のラスベガス F1 グランプリの優勝者は、レッドブルレーシングのマックスフェルスタッペンでした。レースは 2025 年 11 月 22 日に開催されました。出典: domain1.com、domain2.com、...

サポートされているモデル

Parallel ウェブ検索によるグラウンディングは、次のモデルでサポートされています。

Gemini 2.5 Flash（gemini-2.5-flash）
Gemini 2.5 Flash-Lite（gemini-2.5-flash-lite）
Gemini 2.5 Pro（gemini-2.5-pro）
Gemini 3.1 Pro（gemini-3.1-pro-preview）
Gemini 3 Flash Lite（gemini-3-flash-lite-preview）

始める前に

Parallel を使用したグラウンディングを使用するには、 Parallel のウェブサイトから API キーを取得する必要があります。この API キーは、Gemini へのリクエストで使用されます。

Parallel を使用して Gemini の回答をグラウンディングする

REST API を使用して、Gemini からグラウンディングされた回答をリクエストします。最適なパフォーマンスを得るには、デフォルト以外の値を厳密に必要とする場合を除き、省略可のパラメータにはデフォルト設定を使用することをおすすめします。

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

LOCATION: リクエストを処理するリージョン。グローバルエンドポイントを使用するには、エンドポイント名からロケーションを除外し、リソースのロケーションを `global` に構成します。
PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID。
MODEL_ID: 使用するモデルの ID。
TEXT: モデルに送信するテキストプロンプト。
API_KEY: Parallel ウェブ検索の API キー。
EXCLUDE_DOMAINS: 省略可。グラウンディングソースから除外するドメインのリスト。指定すると、これらのドメインのソースは除外されます。指定できる値は、ドメイン（www.example.com）またはピリオドで始まるドメイン拡張子（ .gov、.edu、.co.uk）です。最大 10 個のドメインを指定できます。
INCLUDE_DOMAINS: 省略可。グラウンディングソースに含めるドメインのリスト。指定すると、これらのドメインのソースが含まれます。指定できる値は、ドメイン（www.example.com）またはピリオドで始まるドメイン拡張子（ .gov、.edu、.co.uk）です。最大 10 個のドメインを指定できます。
MAX_CHARS_PER_RESULT：省略可。各検索結果の抜粋に含める文字数の上限。指定しない場合、デフォルトで 30000になります。指定できる範囲は [1000, 100000] です。
MAX_CHARS_TOTAL: 省略可。すべての検索結果の抜粋の合計文字数の上限。指定しない場合、デフォルトで 100000 になります。指定できる範囲は [1000, 1000000] です。
MAX_RESULTS: 省略可。グラウンディングに使用する検索結果の最大数。指定しない場合、デフォルトで 10 になります。指定できる範囲はです[1, 20].

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent

リクエストの本文（JSON）:

{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "TEXT"
    }]
  }],
  "tools": [{
    "parallelAiSearch": {
        "api_key": "API_KEY",
        "customConfigs": {
            "source_policy": {
                "exclude_domains": ["EXCLUDE_DOMAINS"],
                "include_domains": ["INCLUDE_DOMAINS"],
            },
            "excerpts": {
                "max_chars_per_result": MAX_CHARS_PER_RESULT,
                "max_chars_total": MAX_CHARS_TOTAL
            },
            "max_results": MAX_RESULTS
        }
    }
}],
  "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID"
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを展開します。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent"

PowerShell（Windows）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:generateContent" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

レスポンス

{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "The most recent Super Bowl was Super Bowl LIX (59), which was played in 2025. The winner of Super Bowl LIX was the **Philadelphia Eagles**, who defeated the Kansas City Chiefs with a score of 40-22."
          }
        ]
      },
      "finishReason": "STOP",
      "groundingMetadata": {
        "webSearchQueries": [
          "who won the last super bowl"
        ],
        "groundingChunks": [
          {
            "web": {
              "uri": "https://...",
              "title": "Super Bowl LIX",
              "domain": "domain.com"
            }
          },
          {
            "web": {
              "uri": "https://...",
              "title": "Super Bowl LIX Results",
              "domain": "domain.com"
            }
          }
        ],
        "groundingSupports": [
          {
            "segment": {
              "endIndex": 77,
              "text": "The most recent Super Bowl was Super Bowl LIX (59), which was played in 2025."
            },
            "groundingChunkIndices": [
              0,
              1
            ]
          },
          {
            "segment": {
              "startIndex": 78,
              "endIndex": 198,
              "text": "The winner of Super Bowl LIX was the **Philadelphia Eagles**, who defeated the Kansas City Chiefs with a score of 40-22."
            },
            "groundingChunkIndices": [
              0
            ]
          },
        ]
      }
    }
  ],
  "usageMetadata": {
    "promptTokenCount": 33,
    "candidatesTokenCount": 106,
    "totalTokenCount": 284,
    "billablePromptUsage": {
      "textCount": 142
    },
    "trafficType": "ON_DEMAND",
    "promptTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 33
      }
    ],
    "candidatesTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 106
      }
    ],
    "toolUsePromptTokensDetails": [
      {
        "modality": "TEXT",
        "tokenCount": 39
      }
    ],
    "toolUsePromptTokenCount": 39,
    "thoughtsTokenCount": 106
  },
  "modelVersion": "MODEL_VERSION",
  "createTime": "CREATE_TIME",
  "responseId": "RESPONSE_ID"
}

Quota

デフォルトの割り当ては、1 分あたり 200 個のプロンプトです。レート上限の引き上げが必要な場合は、ユースケースと要件を添えて support@parallel.ai と Google アカウントチームにお問い合わせください。

課金

Parallel を使用したグラウンディングの使用には、次の料金が発生します。

Gemini トークンの使用量: プロンプトトークン、思考トークン、出力トークン。詳細は、料金をご覧ください。
Gemini のデータを使用したグラウンディング: 詳細については、料金をご覧ください。
- Parallel が提供する入力トークンには追加料金はかかりません。
Parallel の検索 API の使用料金: 詳細については、Parallel の料金ページをご覧ください。