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Recherche web sur Databricks

Cette page décrit la recherche web sur Databricks et comment l'utiliser pour ancrer les réponses du modèle avec des informations en temps réel du web. La recherche web est disponible pour les modèles de fondation Gemini et OpenAI servis via les APIs de modèle de fondation, et pour les modèles Anthropic via le protocole de contexte de modèle (MCP).

prompt

Genie Code (mode Agent) peut le faire pour vous. Essayez cet exemple de prompt :

Query the databricks-gemini-2-5-pro model using the OpenAI client with the google_search parameter enabled, ask a question about a current event, and print the response.

Qu'est-ce que la recherche web ?​

La recherche Web permet aux modèles de fondation de récupérer des informations à jour sur Internet pendant la génération de réponses. Lorsque la recherche Web est activée, le modèle peut rechercher sur le Web des informations pertinentes et les intégrer dans sa réponse. Ceci est utile pour les questions concernant les événements actuels, les données récentes ou tout sujet où l'information en temps réel améliore la réponse.

Utiliser la recherche web​

La façon d'activer la recherche web dépend du fournisseur de modèle et de l'API que vous utilisez :

important

La recherche Web de modèles OpenAI n'est disponible que via l'API Responses. Il n'est pas pris en charge via l'API Chat Completions.

Modèles Gemini avec l’API Chat Completions​

Pour activer la recherche web pour les modèles Gemini à l'aide de l'API Chat Completions, transmettez google_search comme parameter de niveau supérieur dans le corps de la requête.

Python
import os
from openai import OpenAI

DATABRICKS_TOKEN = os.environ.get('DATABRICKS_TOKEN')
DATABRICKS_BASE_URL = os.environ.get('DATABRICKS_BASE_URL')

client = OpenAI(
    api_key=DATABRICKS_TOKEN,
    base_url=DATABRICKS_BASE_URL
)

response = client.chat.completions.create(
    model="databricks-gemini-2-5-pro",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What are the best Italian restaurants in San Francisco?"}
    ],
    extra_body={"google_search": {}}
)

print(response.choices[0].message.content)

Modèles Gemini avec l'API Google Gemini​

Pour activer la recherche web à l'aide de l'API Google Gemini, transmettez google_search comme outil.

Python
from google import genai
from google.genai import types
import os

DATABRICKS_TOKEN = os.environ.get('DATABRICKS_TOKEN')

client = genai.Client(
    api_key="databricks",
    http_options=types.HttpOptions(
        base_url="https://example.staging.cloud.databricks.com/serving-endpoints/gemini",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {DATABRICKS_TOKEN}",
        },
    ),
)

response = client.models.generate_content(
    model="databricks-gemini-2-5-pro",
    contents=[
        types.Content(
            role="user",
            parts=[types.Part(text="What are the best Italian restaurants in San Francisco?")],
        ),
    ],
    config=types.GenerateContentConfig(
        tools=[types.Tool(google_search=types.GoogleSearch())],
    ),
)

print(response.text)

Modèles OpenAI avec l’API Responses​

Pour activer la recherche web pour les modèles OpenAI, transmettez web_search en tant qu'outil en utilisant l'OpenAI Responses API.

Python
import os
from openai import OpenAI

DATABRICKS_TOKEN = os.environ.get('DATABRICKS_TOKEN')
DATABRICKS_BASE_URL = os.environ.get('DATABRICKS_BASE_URL')

client = OpenAI(
    api_key=DATABRICKS_TOKEN,
    base_url=DATABRICKS_BASE_URL
)

response = client.responses.create(
    model="databricks-gpt-5",
    input=[
        {"role": "user", "content": "What are the best Italian restaurants in San Francisco?"}
    ],
    tools=[{"type": "web_search"}]
)

print(response.output_text)

Modèles Anthropic avec MCP​

L'outil de recherche web natif d'Anthropic n'est pas disponible via les APIs Databricks Foundation Model. Au lieu de cela, vous pouvez ajouter la recherche web aux modèles Anthropic en utilisant le Protocole de contexte de modèle (MCP) avec un fournisseur de recherche tel que You.com.

Configurez le serveur You.com MCP​

  1. Accédez à Marketplace > Agents > MCP Servers dans votre workspace Databricks.
  2. Recherchez You.com et cliquez sur Installer .
  3. Configurer la connexion :
  • Nom de la connexion : Saisissez un nom (par exemple, youcom_web_search).
  • **Jeton Bearer** : Saisissez votre clé API You.com.
  1. Cliquez sur Installer .
  2. Accordez les privilèges **USE CONNECTION** aux utilisateurs ou groupes appropriés sous **Catalog > Connections > [votre connexion] > Permissions**.

Après la configuration, le serveur MCP est disponible en tant qu'outil dans AI Playground, les agents et d'autres clients compatibles MCP. L'URL du Endpoint proxy de votre connexion est :

https://<workspace_host>.databricks.com/api/2.0/mcp/external/<connection_name>

Utiliser avec Claude Code​

Si vous utilisez Claude Code avec les APIs de modèle de fondation Databricks, ajoutez le serveur MCP You.com pour activer la recherche Web :

Bash
claude mcp add youcom-search \
  --transport http \
  --url "https://<workspace_host>.databricks.com/api/2.0/mcp/external/<connection_name>" \
  --header "Authorization: Bearer <your-databricks-pat>"

Vérifiez que le serveur a été ajouté avec claude mcp list.

Vous pouvez également ajouter le serveur directement à ~/.claude.json:

JSON
{
  "mcpServers": {
    "youcom-search": {
      "type": "http",
      "url": "https://<workspace_host>.databricks.com/api/2.0/mcp/external/<connection_name>",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <your-databricks-pat>"
      }
    }
  }
}

Modèles pris en charge​

La recherche Web est prise en charge sur tous les modèles de fondation Gemini et OpenAI avec paiement par jeton. Consultez les modèles de fondation hébergés par Databricks disponibles dans les APIs de modèle de fondation pour la disponibilité régionale.

Modèles Gemini​

  • databricks-gemini-3-1-pro
  • databricks-gemini-3-1-flash-lite
  • databricks-gemini-3-flash
  • databricks-gemini-2-5-pro
  • databricks-gemini-2-5-flash

Modèles OpenAI​

  • databricks-gpt-5-5-pro
  • databricks-gpt-5-5
  • databricks-gpt-5-4
  • databricks-gpt-5-4-mini
  • databricks-gpt-5-4-nano
  • databricks-gpt-5-3-codex
  • databricks-gpt-5-2
  • databricks-gpt-5-1
  • databricks-gpt-5
  • databricks-gpt-5-mini
  • databricks-gpt-5-nano

Modèles Anthropic (via MCP)​

La recherche Web via MCP est prise en charge sur tous les modèles de fondation Anthropic qui prennent en charge l'utilisation d'outils.

  • databricks-claude-sonnet-4-6
  • databricks-claude-sonnet-4-5
  • databricks-claude-opus-4-7
  • databricks-claude-opus-4-6
  • databricks-claude-opus-4-5
  • databricks-claude-opus-4-1
  • databricks-claude-sonnet-4

Limitations​

  • La recherche web est uniquement disponible sur les Endpoint de modèle de fondation avec paiement par jeton. Les Endpoints de throughput provisionné ne prennent pas en charge la recherche web.

  • Les modèles externes ne prennent pas en charge la recherche web via Databricks.

  • La recherche web n'est pas disponible pour les Workspace avec conformité HIPAA/BAA activée, car les requêtes de recherche web sont envoyées à des services de recherche externes qui ne sont pas conformes à la HIPAA.

  • Les résultats de recherche web dépendent de la capacité du modèle à formuler des queries de recherche et à synthétiser les résultats. La qualité des réponses peut varier.

  • Pour les modèles OpenAI, la recherche web n'est disponible que via l'API Responses. L'API de complétions de chat ne prend pas en charge la recherche web pour les modèles OpenAI.

  • La recherche Web pour les modèles Gemini n'est pas disponible lorsque le traitement inter-régions est désactivé. Gemini ne prend pas en charge le traitement de recherche intra-géographique, donc tout workspace avec application de la résidence des données est inéligible.

  • La recherche Web de modèles OpenAI n'est pas disponible lorsque le traitement interrégional est désactivé, à moins que le workspace ne se trouve dans une zone géographique éligible (Amériques ou Europe). OpenAI prend en charge le traitement de recherche localisé dans ces régions.

Ressources supplémentaires​

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