엔터프라이즈용 웹 그라운딩

이 페이지에서는 기업 규정 준수 관리를 위한 웹 그라운딩과 엔터프라이즈용 웹 그라운딩 API를 사용하여 웹에서 그라운딩된 응답을 생성하는 방법을 설명합니다. 색인이 생성된 콘텐츠는 Google 검색에서 사용할 수 있는 콘텐츠의 하위 집합이며 금융, 의료, 공공 부문과 같이 규제가 엄격한 업종의 고객에게 적합합니다.

규정 준수 관리가 필요하지 않은 경우 다양한 웹 색인에 액세스할 수 있는 Google 검색을 사용한 그라운딩을 사용합니다.

개요

엔터프라이즈용 웹 그라운딩은 그라운딩된 응답을 생성하는 데 사용되는 웹 색인을 사용합니다. 이 서비스는 고객 데이터를 로깅하지 않으며 VPC 서비스 제어를 지원합니다. 고객 데이터가 저장되지 않으므로 고객 관리 암호화 키(CMEK) 및 액세스 투명성(AxT)이 적용되지 않습니다.

API 사용

이 섹션에서는 Vertex AI에서 생성형 AI API Gemini 2를 사용하여 Gemini로 그라운딩된 응답을 만드는 샘플 요청을 제공합니다. API를 사용하려면 다음 필드를 설정해야 합니다.

  • Contents.parts.text: 사용자가 API에 전송하려는 텍스트 쿼리입니다.
  • tools.enterpriseWebSearch: 이 도구가 제공되면 Gemini에서 엔터프라이즈용 웹 그라운딩을 사용할 수 있습니다.

Python

설치

pip install --upgrade google-genai

자세한 내용은 SDK 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에서 Gen AI SDK를 사용하도록 환경 변수를 설정합니다. 

# 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

다음 변수를 값으로 바꿉니다.

  • PROJECT_NUMBER: 프로젝트 번호
  • LOCATION: 리전
  • TEXT: 프롬프트
  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": TEXT
      }]
    }],
    "tools": [{
      "enterpriseWebSearch": {
      }
    }]
  }
  '

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