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ウェブ検索を有効にする

備考

ベータ版

この機能はベータ版です。アカウント管理者は、アカウント コンソールの [プレビュー] ページからこの機能へのアクセスを制御できます。 Databricksのプレビューを管理するを参照してください。

このページでは、Databricksでのウェブ検索と、それを使用してウェブからのリアルタイム情報でモデル応答をグラウンディングする方法について説明します。ウェブ検索は、Unity AI Gateway の モデルサービス によって提供されるGeminiおよびOpenAIの基盤モデルと、Model Context Protocol (MCP) を介したAnthropicモデルで利用できます。

ウェブ検索とは？​

Web 検索により、基盤モデルは応答生成中にインターネットから最新情報を取得できます。ウェブ検索が有効になっている場合、モデルはウェブを検索して関連情報を見つけ、その情報を応答に組み込むことができます。これは、現在のイベント、最近のデータ、またはリアルタイム情報が応答の改善に役立つあらゆるトピックに関する質問に有用です。

Web 検索を使用する​

Web検索を有効にする方法は、使用するモデルプロバイダーとAPIによって異なります:

  • Gemini モデル ：google_search パラメーターを Chat Completions API または Google Gemini API とともに使用します。
  • OpenAI モデル ：OpenAI Responses API と一緒に web_search ツールを使用します。
  • Anthropicモデル ：Databricks MarketplaceからYou.comのようなウェブ検索MCPサーバーを使用します。
重要

OpenAIモデルのウェブ検索はResponses APIを通じてのみ利用可能です。Chat Completions APIではサポートされていません。

Chat Completions API と Gemini モデル​

Chat Completions APIを使用してGeminiモデルのウェブ検索を有効にするには、リクエストボディでgoogle_searchをトップレベルのパラメーターとして渡します。

Python
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get('DATABRICKS_TOKEN'),
    base_url="https://<workspace-url>/ai-gateway/mlflow/v1"
)

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

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

Google Gemini API を使用した Gemini モデル​

Google Gemini API を使用してウェブ検索を有効にするには、google_search をツールとして渡します。

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://<workspace-url>/ai-gateway/gemini",
        headers={
            &quot;Authorization&quot;: f&quot;Bearer {DATABRICKS_TOKEN}&quot;,
        },
    ),
)

response = client.models.generate_content(
    model="system.ai.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)

Responses API を使用した OpenAI モデル​

OpenAIモデルのウェブ検索を有効にするには、OpenAI Responses APIを使用してweb_searchをツールとして渡します。

Python
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get('DATABRICKS_TOKEN'),
    base_url="https://<workspace-url>/ai-gateway/mlflow/v1"
)

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

print(response.output_text)

AnthropicのMCPモデル​

AnthropicのネイティブWeb検索ツールは、Unity AI Gateway内のDatabricksホスト型Anthropicモデルでは利用できません。代わりに、モデルコンテキストプロトコル (MCP)とYou.comなどの検索プロバイダーを使用して、AnthropicモデルにWeb検索を追加できます。

You.com MCP サーバーをセットアップ​

  1. Databricksワークスペースで、 Marketplace > Agents > MCP Servers に移動します。
  2. **You.com** を検索し、**インストール** をクリックします。
  3. 接続を構成します：
  • 接続名 : 名前を入力します（例：youcom_web_search）。
  • **ベアラートークン**: あなたのYou.com APIキーを入力します。
  1. [ インストール ] をクリックします。
  2. カタログ > 接続 > [対象の接続] > 権限 の下で、適切なユーザーまたはグループに USE CONNECTION 権限を付与します。

セットアップ後、MCP サーバーは AI Playground、エージェント、およびその他の MCP 互換クライアントでツールとして利用できます。接続のプロキシ エンドポイント URL は次のとおりです：

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

Claude Code と共に使用する​

Unity AI Gateway で Databricks ホスト型モデルとともに Claude Code を使用している場合、Web 検索を有効にするには You.com MCP サーバーを追加してください。

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>"

claude mcp list を使用してサーバーが追加されたことを確認してください。

または、サーバーを直接~/.claude.jsonに追加します：

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>"
      }
    }
  }
}

サポートされているモデル​

ウェブ検索は、すべての Gemini および OpenAI トークン単位の従量課金基盤モデルでサポートされています。リージョンの利用可能性については、基盤モデル APIs で利用できる Databricks がホストする基盤モデルを参照してください。

Gemini モデル​

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

OpenAIモデル​

  • 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-5-2-codex
  • databricks-gpt-5-1
  • databricks-gpt-5-1-codex-max
  • databricks-gpt-5-1-codex-mini
  • databricks-gpt-5
  • databricks-gpt-5-mini
  • databricks-gpt-5-nano

Anthropic モデル（MCP経由）​

MCP経由のウェブ検索は、ツール使用をサポートするすべてのAnthropic基盤モデルでサポートされています。

  • 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

制限事項​

  • Web 検索は、Web 検索クエリが HIPAA に準拠していない外部検索サービスに送信されるため、HIPAA/BAA コンプライアンスが有効なワークスペースでは利用できません。

  • ウェブ検索結果は、モデルが検索クエリを組み立て、結果を統合する能力に依存します。応答品質は異なる場合があります。

  • OpenAIモデルの場合、Web検索はResponses APIを介してのみ利用できます。「Chat Completions API」は、OpenAIモデルのWeb検索をサポートしていません。

  • リージョン間処理が無効になっている場合、GeminiモデルのWeb検索は利用できません。Gemini は地理的範囲内での検索処理をサポートしていないため、データ所在地が適用されているすべてのワークスペースは対象外となります。

  • クロスリージョン処理が無効になっている場合、ワークスペースが対象地域 (南北アメリカまたはヨーロッパ) にない限り、OpenAI モデルのウェブ検索は利用できません。OpenAI はこれらのリージョンでインジオ検索処理をサポートしています。

その他のリソース​

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