Messa a terra del web per Enterprise

Questa pagina descrive i controlli di conformità di Grounding web per aziende e come utilizzare l'API Grounding web per aziende per generare risposte basate sul web. I contenuti indicizzati sono un sottoinsieme di quelli disponibili nella Ricerca Google e sono adatti ai clienti in settori altamente regolamentati, come quello finanziario, sanitario e pubblico.

Se non hai bisogno dei controlli di conformità aggiuntivi, utilizza Grounding con la Ricerca Google, perché offre l'accesso a un indice web più ampio e aggiornato.

Panoramica

Grounding web per le aziende utilizza un indice web che viene utilizzato per generare risposte fondate. Il servizio non registra i dati dei clienti e supporta i Controlli di servizio VPC. Per saperne di più, consulta Controlli di sicurezza per l'AI generativa. Poiché non vengono conservati dati dei clienti, le chiavi di crittografia gestite dal cliente (CMEK) e Access Transparency (AxT) non sono applicabili.

Aggiornamento e selezione dell'indice

L'indice web di Web Grounding for Enterprise viene selezionato automaticamente per soddisfare le esigenze previste dei clienti nei settori verticali sanitario, finanziario e pubblico. Sebbene le pianificazioni degli aggiornamenti specifiche possano variare, i contenuti in rapida evoluzione vengono aggiornati ogni 6 ore e l'intero indice viene aggiornato ogni 24 ore.

Scegli un prodotto.

La scelta dello strumento di grounding giusto dipende dalle esigenze specifiche della tua organizzazione in merito ai controlli di conformità e alla freschezza richiesta delle informazioni.

  • Grounding con la Ricerca Google: questa è l'opzione consigliata per i clienti che cercano la massima qualità e freschezza nelle risposte basate su dati reali. L'aggiornamento si riferisce alla data delle informazioni web utilizzate per generare la risposta. È fondamentale per i casi d'uso in cui è essenziale accedere alle informazioni più aggiornate e complete del web. La funzionalità di grounding con la Ricerca Google memorizza i log di affidabilità per un massimo di 30 giorni, come previsto dai Termini specifici del servizio. Google non esegue l'addestramento sui dati dei clienti elaborati da Grounding con la Ricerca Google.

  • Web Grounding for Enterprise: questa soluzione è progettata specificamente per i clienti aziendali, che hanno requisiti di conformità rigorosi che includono "nessuna registrazione dei dati dei clienti". Web Grounding for Enterprise è la scelta preferita per le organizzazioni in settori altamente regolamentati che richiedono i controlli di conformità aggiuntivi. Web Grounding for Enterprise non memorizza i dati dei clienti.

Modelli supportati

Questa sezione elenca i modelli che supportano la funzionalità Web Grounding for Enterprise.

Utilizzare l'API

Questa sezione fornisce richieste di esempio dell'utilizzo dell'API Generative AI Gemini 2 su Vertex AI per creare risposte basate su Gemini. Per utilizzare l'API, devi impostare i seguenti campi:

  • Contents.parts.text: la query di testo che gli utenti vogliono inviare all'API.
  • tools.enterpriseWebSearch: quando viene fornito questo strumento, Web Grounding for Enterprise può essere utilizzato da Gemini.

Python

Installa

pip install --upgrade google-genai

Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK.

Imposta le variabili di ambiente per utilizzare l'SDK Gen AI 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

Sostituisci le seguenti variabili con i valori:

  • PROJECT_NUMBER: il numero di progetto.
  • LOCATION: la regione in cui elaborare la richiesta. Per utilizzare l'endpoint global, escludi la località dal nome dell'endpoint e configura la località della risorsa su global.
  • PROMPT: Il 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": {
      }
    }]
  }
  '

Utilizzare i suggerimenti di Ricerca Google

Quando utilizzi il grounding web per Enterprise e ricevi suggerimenti di ricerca nella risposta, devi visualizzarli in produzione e nelle tue applicazioni.

In particolare, devi mostrare le query di ricerca incluse nei metadati della risposta basata su dati reali. La risposta include:

  • "content": la risposta generata dall'LLM.
  • "webSearchQueries": le query da utilizzare per i suggerimenti di ricerca.

Ad esempio, nel seguente snippet di codice, Gemini risponde a un prompt basato sulla Ricerca, che chiede informazioni su un tipo di pianta tropicale.

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

Puoi prendere questo output e visualizzarlo utilizzando i suggerimenti della ricerca.

Requisiti per i suggerimenti di ricerca

Di seguito sono riportati i requisiti per i suggerimenti:

Requisito Descrizione
Azioni consigliate
  • Nel rispetto dei requisiti di visualizzazione, il suggerimento di ricerca viene visualizzato esattamente come fornito, senza alcuna modifica.
  • Quando interagisci con il suggerimento di ricerca, viene visualizzata direttamente la pagina dei risultati di ricerca.
Cosa non fare
  • Includi eventuali schermate o passaggi aggiuntivi tra il tocco dell'utente e la visualizzazione della pagina dei risultati di ricerca.
  • Visualizzare altri risultati di ricerca o suggerimenti accanto al Suggerimento di ricerca o alla risposta LLM fondata associata.

Requisiti di visualizzazione

Di seguito sono riportati i requisiti di visualizzazione:

  • Mostra il suggerimento di ricerca esattamente come fornito e non apportare modifiche a colori, caratteri o aspetto. Assicurati che il suggerimento di ricerca venga visualizzato come specificato nei seguenti mockup, ad esempio in modalità Buio e Luce:

  • Ogni volta che viene mostrata una risposta basata su fonti, il suggerimento di ricerca corrispondente deve rimanere visibile.
  • Per il branding, devi seguire rigorosamente le linee guida di Google per l'utilizzo da parte di terze parti degli elementi distintivi del brand Google, disponibili nel Centro risorse per il brand.
  • Quando utilizzi il grounding web per Enterprise, vengono visualizzati i chip dei suggerimenti di ricerca. Il campo che contiene i chip di suggerimento deve avere la stessa larghezza della risposta fondata dell'LLM.

Comportamento con un tocco

Quando un utente tocca il chip, viene indirizzato direttamente a una pagina dei risultati di ricerca per il termine di ricerca visualizzato nel chip. La pagina dei risultati di ricerca può aprirsi nel browser in-app o in un'applicazione browser separata. È importante non ridurre a icona, rimuovere o ostacolare in alcun modo la visualizzazione della pagina dei risultati di ricerca. Il seguente mockup animato illustra l'interazione tocca e vai alla pagina dei risultati di ricerca.

app/desktop example

Codice per implementare un suggerimento di ricerca

Quando utilizzi l'API per basare una risposta sulla ricerca, la risposta del modello fornisce uno stile HTML e CSS conforme nel campo renderedContent, che implementi per visualizzare i suggerimenti di ricerca nella tua applicazione.

Passaggi successivi

  • Per scoprire di più su come eseguire il grounding dei modelli Gemini con i tuoi dati, consulta Grounding con Vertex AI Search.
  • Per scoprire di più sulle best practice per l'AI responsabile e sui filtri di sicurezza di Vertex AI, consulta AI responsabile.