Web Grounding for Enterprise

Auf dieser Seite wird die Web Grounding for Enterprise-Funktion für Compliance-Kontrollen beschrieben. Außerdem wird erläutert, wie Sie die Web Grounding for Enterprise API verwenden, um Antworten zu generieren, die auf dem Web basieren. Die indexierten Inhalte sind eine Teilmenge der in der Google Suche verfügbaren Inhalte und eignen 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 diese Funktion Zugriff auf einen umfassenderen und noch aktuelleren Webindex bietet.

Übersicht

Bei der Webfundierung für Unternehmen wird ein Webindex verwendet, um fundierte Antworten zu generieren. 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 vom Kunden verwaltete Verschlüsselungsschlüssel (Customer-Managed Encryption Keys, CMEK) und Access Transparency (AxT) nicht anwendbar.

Aktualität und Auswahl des Index

Der Webindex von Web Grounding for Enterprise wird automatisch ausgewählt, um den erwarteten Anforderungen von Kunden in den Branchen Gesundheitswesen, Finanzwesen und öffentlicher Sektor gerecht zu werden. Die Aktualisierungszeitpläne können variieren. Inhalte, die sich schnell ändern, werden alle 6 Stunden aktualisiert. Der gesamte Index wird alle 24 Stunden aktualisiert.

Produkt auswählen

Die Wahl des richtigen Fundierungstools hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer Organisation 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. Das ist entscheidend für Anwendungsfälle, in denen der Zugriff auf die aktuellsten und umfassendsten Informationen aus dem Web wichtig ist. Bei der Fundierung mit der Google Suche werden Zuverlässigkeitslogs gemäß den dienstspezifischen Nutzungsbedingungen bis zu 30 Tage lang gespeichert. Google wird nicht mit Kundendaten trainiert, die von der Fundierung mit der Google Suche verarbeitet werden.

  • Web Grounding for Enterprise: Diese Lösung wurde speziell für Unternehmenskunden entwickelt, die strenge Compliance-Anforderungen haben, einschließlich „keine Protokollierung von Kundendaten“. Web Grounding for Enterprise ist die bevorzugte Option für Organisationen in stark regulierten Branchen, die zusätzliche Compliance-Kontrollen benötigen. Bei Web Grounding for Enterprise werden keine Kundendaten gespeichert.

Unterstützte Modelle

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

API verwenden

In diesem Abschnitt finden Sie Beispielanfragen für die Verwendung der Generative AI API Gemini 2 in Vertex AI, um fundierte Antworten mit Gemini 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 Gemini die Web-Fundierung für Enterprise verwenden.

Python

Installieren

pip install --upgrade google-genai

Weitere Informationen finden Sie in der SDK-Referenzdokumentation.

Umgebungsvariablen für die Verwendung des Gen AI SDK mit Vertex AI festlegen: 

# 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

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: Ihr 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": PROMPT
      }]
    }],
    "tools": [{
      "enterpriseWebSearch": {
      }
    }]
  }
  '

Google-Suchvorschläge verwenden

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

Sie müssen insbesondere 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 Google 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 für Suchvorschläge

Für Vorschläge gelten die folgenden Anforderungen:

Anforderung Beschreibung
Das sollten Sie tun:
  • Die Suchvorschläge werden genau wie angegeben ohne Änderungen angezeigt, wobei die Anzeigeanforderungen eingehalten werden.
  • 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 Anforderungen für die Darstellung:

  • 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 gerendert wird, einschließlich des hellen und des dunklen Modus:

  • Bei der Anzeige einer fundierten Antwort sollte der entsprechende Suchvorschlag sichtbar bleiben.
  • Beim Branding müssen Sie die Google-Richtlinien für die Verwendung von Google-Markenkennzeichen durch Dritte einhalten.
  • Wenn Sie Web Grounding for Enterprise verwenden, werden Chips mit Suchvorschlägen angezeigt. Das Feld mit den Vorschlags-Chips 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 dazu, wie Sie Gemini-Modelle auf Ihre Daten fundieren, finden Sie unter Fundierung mit Vertex AI Search.
  • Weitere Informationen zu Best Practices für verantwortungsbewusste KI und den Sicherheitsfiltern von Vertex AI finden Sie unter Verantwortungsbewusste KI.