Fundamentación web para empresas

En esta página se describen los controles de cumplimiento de Web Grounding for Enterprise y cómo usar la API Web Grounding for Enterprise para generar respuestas basadas en la Web. El contenido indexado es un subconjunto del contenido disponible en la Búsqueda de Google y es adecuado para clientes de sectores muy regulados, como el financiero, el sanitario y el público.

Si no necesitas los controles de cumplimiento adicionales, usa Vinculación con la Búsqueda de Google, ya que ofrece acceso a un índice web más amplio y actualizado.

Información general

Web Grounding for Enterprise usa un índice web que se utiliza para generar respuestas fundamentadas. El servicio no registra datos de clientes y admite controles de servicio de VPC. Para obtener más información, consulta Controles de seguridad de la IA generativa. Como no se conservan datos de los clientes, no se pueden usar claves de cifrado gestionadas por el cliente (CMEK) ni Transparencia de acceso (AxT).

Actualización y selección de índices

El índice web de Web Grounding for Enterprise se selecciona automáticamente para satisfacer las necesidades de los clientes de los sectores sanitario, financiero y público. Aunque las programaciones de actualización específicas pueden variar, el contenido que cambia rápidamente se actualiza cada 6 horas y todo el índice se actualiza cada 24 horas.

Seleccionar un producto

Elegir la herramienta de fundamentación adecuada depende de las necesidades específicas de tu organización en cuanto a los controles de cumplimiento y la actualización de la información.

  • Fundamentación con la Búsqueda de Google: esta es la opción recomendada para los clientes que buscan la máxima calidad y actualidad en sus respuestas fundamentadas. La actualidad se refiere a la antigüedad de la información de la Web que se usa para generar la respuesta. Es fundamental en los casos prácticos en los que es crucial acceder a la información más actualizada y completa de la Web. El grounding con la Búsqueda de Google almacena registros de fiabilidad durante un máximo de 30 días, de acuerdo con los Términos Específicos del Servicio. Google no se entrena con los datos de los clientes procesados por el grounding con la Búsqueda de Google.

  • Web Grounding para empresas: esta solución se ha diseñado específicamente para clientes empresariales que tienen requisitos de cumplimiento estrictos, como el de no registrar datos de clientes. Web Grounding for Enterprise es la opción preferida para las organizaciones de sectores muy regulados que requieren controles de cumplimiento adicionales. Web Grounding for Enterprise no almacena datos de clientes.

Modelos admitidos

En esta sección se enumeran los modelos que admiten Web Grounding para Enterprise.

Restringir la pertenencia a un grupo con la API

En esta sección se proporcionan solicitudes de ejemplo para usar la API de IA generativa Gemini 2 en Vertex AI para crear respuestas fundamentadas con Gemini. Para usar la API, debes definir los siguientes campos:

  • Contents.parts.text: la consulta de texto que los usuarios quieren enviar a la API.
  • tools.enterpriseWebSearch: Cuando se proporciona esta herramienta, Gemini puede usar la función de Web Grounding para Enterprise.

Python

Instalar

pip install --upgrade google-genai

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Define variables de entorno para usar el SDK de IA generativa con 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_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

Sustituye las siguientes variables por los valores correspondientes:

  • PROJECT_NUMBER: tu número de proyecto.
  • LOCATION: la región en la que se procesará la solicitud. Para usar el endpoint global, excluye la ubicación del nombre del endpoint y configura la ubicación del recurso como global.
  • PROMPT: tu petición.
  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": {
      }
    }]
  }
  '

Usar las sugerencias de la Búsqueda de Google

Cuando uses Web Grounding for Enterprise y recibas sugerencias de búsqueda en tu respuesta, debes mostrar las sugerencias de búsqueda en producción y en tus aplicaciones.

En concreto, debes mostrar las consultas de búsqueda que se incluyan en los metadatos de la respuesta fundamentada. La respuesta incluye lo siguiente:

  • "content": la respuesta generada por el LLM.
  • "webSearchQueries": las consultas que se van a usar para las sugerencias de búsqueda.

Por ejemplo, en el siguiente fragmento de código, Gemini responde a una petición basada en la Búsqueda, en la que se pregunta por un tipo de planta tropical.

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

Puedes usar este resultado y mostrarlo mediante sugerencias de búsqueda.

Requisitos de las sugerencias de búsqueda

Estos son los requisitos para las sugerencias:

Requisito Descripción
Qué debes hacer
  • Aunque cumpla los requisitos de visualización, la sugerencia de búsqueda se muestra exactamente como se ha proporcionado, sin ningún cambio.
  • Cuando interactúas con la sugerencia de búsqueda, se te redirige directamente a la página de resultados de búsqueda.
Qué no debes hacer
  • Incluye las pantallas o los pasos adicionales que haya entre la acción del usuario y la visualización de la página de resultados de búsqueda.
  • Mostrar otros resultados de búsqueda o sugerencias junto a la sugerencia de búsqueda o la respuesta del LLM fundamentado asociado.

Requisitos de visualización

Estos son los requisitos de visualización:

  • Muestra la sugerencia de búsqueda exactamente como se proporciona y no modifiques los colores, las fuentes ni el aspecto. Asegúrate de que la sugerencia de búsqueda se renderiza tal como se especifica en las siguientes maquetas, como el modo Claro y el Oscuro:

  • Cuando se muestre una respuesta fundamentada, la sugerencia de búsqueda correspondiente debe seguir visible.
  • En cuanto a la marca, debes seguir estrictamente las directrices de Google sobre el uso de recursos de marca de Google por parte de terceros, que se encuentran en la página Bienvenido al Centro de Recursos de Marca.
  • Cuando usas Web Grounding para Enterprise, se muestran chips de sugerencias de búsqueda. El campo que contiene los chips de sugerencias debe tener la misma anchura que la respuesta fundamentada del LLM.

Comportamiento al tocar

Cuando un usuario toca el chip, se le redirige directamente a una página de resultados de búsqueda (SERP) del término de búsqueda que se muestra en el chip. La página de resultados de búsqueda se puede abrir en el navegador de la aplicación o en una aplicación de navegador independiente. Es importante que no minimice, quite ni obstruya de ninguna forma la visualización de la página de resultados de búsqueda. En la siguiente maqueta animada se muestra la interacción de tocar para buscar.

Ejemplo de aplicación o sitio web para ordenadores

Código para implementar una sugerencia de búsqueda

Cuando usas la API para basar una respuesta en la búsqueda, la respuesta del modelo proporciona estilos HTML y CSS compatibles en el campo renderedContent, que puedes implementar para mostrar sugerencias de búsqueda en tu aplicación.

Siguientes pasos

  • Para obtener más información sobre cómo fundamentar los modelos de Gemini en tus datos, consulta Fundamentación con Vertex AI Search.
  • Para obtener más información sobre las prácticas recomendadas de IA responsable y los filtros de seguridad de Vertex AI, consulta IA responsable.