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Recherche sur le Web

Web Search est un outil intégré qui fournit des fonctionnalités de recherche sur le Web dans Amazon Bedrock. Lorsque vous l'activez, les modèles pris en charge peuvent récupérer des informations actuelles sur le Web lors d'une demande et les utiliser pour fonder leurs réponses, au lieu de se fier uniquement aux données sur lesquelles ils ont été formés. Les réponses incluent des citations des sources utilisées par le modèle. Web Search est hébergé et développé par AWS. La récupération depuis le Web externe n'a lieu que lorsque votre demande et vos autorisations IAM le permettent.

Gouvernance des données

Pour maintenir la récupération dans les AWS limites tout en autorisant le contenu de page mis en cache, définissez external_web_access sur. false La recherche est ensuite diffusée à partir de l'index Web Amazon Bedrock et Fetch est diffusé à partir du cache Amazon Bedrock.

La AmazonBedrockFullAccess politique autorise Search and Fetch, mais pasbedrock-websearch:ExternalWebAccess. Comme la external_web_access valeur par défaut esttrue, l'omission du paramètre avec cette politique entraîne l'échec de la vérification d'autorisation du backend à chaque tentative de Fetch avant la lecture du cache. La demande globale de l'API Responses peut toujours être exécutée à l'aide des observations de recherche, mais Fetch ne contribue à aucun contenu de page. Définissez explicitement le paramètre pour false éviter cet échec et maintenir la récupération dans les AWS limites. Selon le modèle que vous utilisez, vos données sont soumises à des Détection des abus sur Amazon Bedrock mécanismes automatisés.

Quand utiliser la recherche sur le Web

La recherche sur le Web est utile chaque fois qu'une réponse dépend d'informations plus récentes, plus spécialisées ou plus fiables que les connaissances paramétriques d'un modèle. La récence est un cas courant : actualités, lancements récents de produits, prix ou documentation pour une nouvelle version de la bibliothèque. Il est également utile pour les questions de longue haleine ou spécialisées où les connaissances du modèle sont limitées ou imprécises, telles que les API de niche, les valeurs de configuration spécifiques ou les faits spécifiques à un domaine, et pour les cas où vous souhaitez une source fiable et citable plutôt qu'un souvenir.

Comment fonctionne la recherche sur le Web

Comme l'outil s'exécute dans Amazon Bedrock, vous n'avez pas besoin d'héberger un index de recherche, de gérer des robots d'exploration ou de créer vous-même la boucle d'appel d'outils. Vous ajoutez l'outil à votre demande d'inférence Amazon Bedrock, et le modèle l'invoque selon les besoins. Web Search fournit des informations actuelles au modèle, ce qui permet au modèle de renvoyer des réponses fondées avec des citations.

Lorsque la recherche sur le Web est activée, le modèle décide si une demande nécessite des informations à jour. Si tel est le cas, le modèle envoie une ou plusieurs requêtes de recherche à l'outil de recherche Web et reçoit un ensemble d'observations tirées d'un index Web créé et géré par Amazon. Chaque observation comprend un titre, une URL source et un extrait de contenu. Le modèle compose ensuite une réponse basée sur ces résultats et ajoute des citations qui renvoient aux sources.

Si le premier ensemble de résultats n'est pas suffisant pour répondre à la question, le modèle peut reformuler sa requête en utilisant ce qu'il a trouvé et effectuer une nouvelle recherche au cours du même tour. Lorsque les résultats ne permettent pas de répondre à une question, le modèle vous l'indique plutôt que de combler les lacunes de ses données d'entraînement.

Opérations de recherche et de récupération

Web Search est construit à partir de deux opérations :

La recherche est toujours effectuée à partir de l'index Web Amazon Bedrock. Le external_web_access paramètre de l'API Responses et l'autorisation bedrock-websearch:ExternalWebAccess IAM déterminent si Fetch peut utiliser le Web externe en cas d'échec du cache. Pour en savoir plus, consultez Contrôle de l'accès Web externe.

Modèles pris en charge

Web Search est disponible pour les modèles OpenAI GPT diffusés via le point de bedrock-mantle terminaison Amazon Bedrock, à l'aide de l'API Responses. Dans les régions commerciales des États-Unis, il est pris en charge sur la GPT-5.6 famille — openai.gpt-5.6-solopenai.gpt-5.6-terra, et openai.gpt-5.6-luna — ainsi que sur la version précédente openai.gpt-5.4 etopenai.gpt-5.5. Sur AWS GovCloud (États-Unis), il est pris en charge sur openai.gpt-5.6-terraopenai.gpt-5.6-luna, etopenai.gpt-5.4. Exemples d'utilisation de ce guideopenai.gpt-5.6-terra. Pour connaître les tarifs de Web Search, consultez la page de tarification d'Amazon Bedrock.

Disponibilité par région

Web Search traite les requêtes dans la région. Consultez la disponibilité actuelle ci-dessous.

États-Unis

AWS GovCloud (États-Unis)

La recherche sur le Web est strictement régionale. Chaque région gère son propre niveau de recherche et d'extraction, et les requêtes, les extractions, les données d'indexation et les résultats ne sont pas acheminés entre les régions. Une requête émise dans une région donnée reste dans les limites de cette région.

Activer la recherche sur le Web

Pour utiliser la recherche sur le Web, l'identité IAM à l'origine de votre demande doit être autorisée à lancer les actions de recherche sur le Web. Pour les autorisations requises et des exemples de politiques, voir Gestion des identités et des accès pour Web Search.

Définissez votre environnement

Définissez les paramètres suivants avant d'exécuter les exemples :

export OPENAI_API_KEY="your-amazon-bedrock-api-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/openai/v1"

Ajouter l'outil de recherche sur le Web à une demande

Pour activer la recherche sur le Web, ajoutez un outil de type web_search au tools tableau de votre demande. Le modèle utilise l'outil uniquement lorsqu'il détermine que la demande nécessite des informations actuelles. Pour des exemples exécutables, consultez. Exemples de code

Contrôler la taille du contexte de recherche

Permet search_context_size de contrôler la quantité de contexte que chaque appel de recherche peut renvoyer au modèle. Les valeurs prises en charge sont :

Une observation contient un titre, une URL et un extrait de contenu. Le budget est partagé lorsqu'un appel de recherche contient plusieurs requêtes et que le service peut renvoyer moins d'observations que le maximum. Des paramètres plus importants peuvent augmenter les jetons d'entrée du modèle et le coût d'inférence associé. Ce paramètre ne limite pas le nombre d'appels de recherche que le modèle peut effectuer.

tools=[{
    "type": "web_search",
    "search_context_size": "low",
    "external_web_access": False,
}]

Contrôle de l'accès Web externe

La recherche est effectuée à partir de l'index Web Amazon Bedrock. La capacité de Fetch à récupérer le contenu d'une page depuis le Web externe après une erreur de cache dépend de deux contrôles qui fonctionnent ensemble : le external_web_access paramètre de l'API Responses et l'autorisation bedrock-websearch:ExternalWebAccess IAM.

Le external_web_access paramètre par défaut esttrue, correspondant à l'API OpenAI Responses afin que votre appel n'ait pas à être modifié. La AmazonBedrockFullAccess politique accorde les actions de base de recherche sur le Web — bedrock-websearch:InvokeSearch et bedrock-websearch:InvokeFetch — mais ne les accorde pasbedrock-websearch:ExternalWebAccess. Par conséquent, une demande qui quitte un external_web_access at true provenant d'une identité non conservée ExternalWebAccess échoue à la vérification d'autorisation du backend pour chaque tentative de récupération avant la lecture du cache. La demande d'API Responses de l'appelant peut toujours renvoyer HTTP 200 : le modèle peut continuer à utiliser les observations de recherche et à renvoyer des url_citation annotations. Il n'est pas garanti que la réponse du modèle révèle l'échec de la récupération, et la présence d'une citation ne signifie pas que la page citée a été récupérée. L'InvokeFetchappel refusé est visible CloudTrail lorsque la journalisation des événements de données de Web Search est activée. Pour plus de détails, consultez la section Surveiller la recherche sur le Web.

Choisissez l'une des configurations suivantes pour Fetch.

Conservez les demandes dans les AWS limite

Réglez "external_web_access": false sur l'outil. Cela ne nécessite pas d'ExternalWebAccessautorisation, la récupération est entièrement effectuée à partir de l'index Web et du cache d'Amazon Bedrock, et les données de votre demande ne quittent pas les AWS limites. Parce que AmazonBedrockFullAccess c'est InvokeFetch possible, Fetch en cache continue de fonctionner. Définissez le paramètre de manière explicite ; ne vous contentez pas d'omettre l'autorisation tout en laissant le paramètre à sa valeur par défauttrue, car cette configuration entraîne l'échec des tentatives de récupération.

response = client.responses.create(
    model="openai.gpt-5.6-terra",
    input="Summarize recent guidance on AWS Lambda cold starts.",
    tools=[{"type": "web_search", "external_web_access": False}],
)

curl "https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/openai/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai.gpt-5.6-terra",
    "input": "Summarize recent guidance on AWS Lambda cold starts.",
    "tools": [{"type": "web_search", "external_web_access": false}]
  }'

Activer l'accès Web externe

bedrock-websearch:ExternalWebAccessAttribuez à la demande l'identité et définissez external_web_access surtrue. Le chemin de stratégie gérée le plus simple consiste à associer l'un ou AmazonBedrockExternalWebSearchReadOnly l'autre. AmazonBedrockExternalWebSearchFullAccess Les versions actuelles de ces politiques accordent les trois mêmes actions de recherche sur le Web sur les mêmes ressources, de sorte que l'une ou l'autre des politiques permet la récupération externe. Pour plus de détails, consultez la section Politiques gérées.

Avec cette configuration, Search continue d'utiliser l'index Web Amazon Bedrock. Fetch vérifie d'abord le cache Amazon Bedrock et effectue des recherches depuis le Web externe uniquement lorsque le contenu de page approprié ne se trouve pas dans le cache. Lorsque Fetch atteint le Web externe, les données de votre demande peuvent quitter la AWS limite. La récupération externe ne prend effet que lorsque vous accordez l'autorisation tout en laissant le paramètre activé.

Utilisation de la recherche sur le Web avec Codex

Codex, l'agent de codage d'OpenAI, se connecte à Amazon Bedrock via le bedrock-mantle point de terminaison et peut utiliser la recherche Web sur les modèles pris en charge. Web Search est disponible dans l'application de bureau Codex et dans la CLI version 0.147.0 ou ultérieure.

L'utilisation de Web Search avec Codex ne nécessite pas de configuration IAM supplémentaire au-delà des autorisations de recherche Web standard. L'identité IAM qui sous-tend votre clé API doit être autorisée à appeler les actions de recherche sur le Web bedrock-websearch:InvokeSearch etbedrock-websearch:InvokeFetch. Ces actions sont accordées par la AmazonBedrockFullAccess politique. Pour obtenir les autorisations requises et des exemples de politiques, consultez la section Gestion des identités et des accès pour Web Search.

Sur les modèles Amazon Bedrock pris en charge, Codex utilise la recherche Web en mode texte uniquement, renvoyant des titres, des URL et des extraits de contenu depuis l'index Web et le cache d'Amazon Bedrock. Le Codex définit external_web_access la valeur false à chaque demande, de sorte que les données de votre demande restent dans les AWS limites. Pour en savoir plus, consultez Contrôle de l'accès Web externe.

Exemples de code

API de réponses

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="openai.gpt-5.6-terra",
    input="What are the most significant AWS launches announced this month?",
    tools=[{"type": "web_search", "external_web_access": False}],
)

print(response.output_text)

La réponse inclut le texte de la réponse fondée ainsi que des url_citation annotations qui renvoient aux sources :

{
  "content": [
    {
      "annotations": [
        {
          "end_index": 573,
          "start_index": 441,
          "title": "Upgrade Amazon EKS clusters with confidence using Kubernetes version rollbacks | AWS News Blog",
          "type": "url_citation",
          "url": "https://aws.amazon.com/blogs/aws/upgrade-amazon-eks-clusters-with-confidence-using-kubernetes-version-rollbacks/"
        },
        {
          "end_index": 1094,
          "start_index": 888,
          "title": "AWS Weekly Roundup: AWS Builder Center at 1 year, Network Scanning in Security Hub, Loom for AWS, and more (July 13, 2026) | AWS News Blog",
          "type": "url_citation",
          "url": "https://aws.amazon.com/blogs/aws/aws-weekly-roundup-aws-builder-center-at-one-year-network-scanning-in-security-hub-loom-for-aws-and-more-july-13-2026/"
        },
        {
          "end_index": 1837,
          "start_index": 1414,
          "title": "AWS Weekly Roundup: One-click Lambda setup prompt, OpenAI GPT-5.6 models on Bedrock, and more (July 20, 2026) | AWS News Blog",
          "type": "url_citation",
          "url": "https://aws.amazon.com/blogs/aws/aws-weekly-roundup-one-click-lambda-setup-prompt-openai-gpt-5-6-models-on-bedrock-and-more-july-20-2026/"
        }
      ],
      "logprobs": [],
      "text": "As of **July 30, 2026**, the most significant AWS launches this month:\n\n1. **Amazon EKS Kubernetes version rollbacks** — EKS now lets admins roll back a Kubernetes version upgrade within **seven days**, effectively adding an “undo” path for cluster upgrades and reducing upgrade risk for large or regulated Kubernetes fleets. It’s available at no additional cost in commercial Regions where EKS is available. ([aws.amazon.com](https://aws.amazon.com/blogs/aws/upgrade-amazon-eks-clusters-with-confidence-using-kubernetes-version-rollbacks/))\n\n2. **AWS Security Hub Network Scanning + Azure support** — Security Hub added active Network Scanning to find resources actually reachable from the public internet, and also expanded unified security management to **Microsoft Azure** resources, making this a notable multi-cloud security/posture-management move. ([aws.amazon.com](https://aws.amazon.com/blogs/aws/aws-weekly-roundup-aws-builder-center-at-one-year-network-scanning-in-security-hub-loom-for-aws-and-more-july-13-2026/))\n\n3. **New frontier models on Amazon Bedrock: Claude Sonnet 5, Claude Opus 5, and OpenAI GPT-5.6 models** — AWS added major new model choices to Bedrock this month: Anthropic’s Claude Sonnet 5 and Claude Opus 5, plus OpenAI GPT-5.6 Sol, Terra, and Luna, expanding Bedrock’s role as a multi-model enterprise AI platform. ([aws.amazon.com](https://aws.amazon.com/blogs/aws/aws-weekly-roundup-one-click-lambda-setup-prompt-openai-gpt-5-6-models-on-bedrock-and-more-july-20-2026/))",
      "type": "output_text"
    }
  ],
  "id": "msg_dcda8e4b477f5a1d96bfbcadefef7a77",
  "phase": "final_answer",
  "role": "assistant",
  "status": "completed",
  "type": "message"
}

Requête HTTPS directe

Si vous n'utilisez pas le SDK OpenAI, envoyez la demande directement au point de terminaison Responses. Le tools champ contient l'outil de recherche sur le Web.

curl "https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/openai/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai.gpt-5.6-terra",
    "input": "What are the most significant AWS launches announced this month?",
    "tools": [{"type": "web_search", "external_web_access": false}]
  }'

Lire les citations de la réponse

Web Search renvoie les citations sous forme d'url_citationannotations jointes au texte. Chaque annotation comporte le titre et l'URL de la source, ainsi que l'intervalle de caractères de la réponse qu'elle prend en charge. Conservez-les et affichez-les aux utilisateurs finaux.

Une citation peut être basée sur une observation de recherche même lorsque Fetch n'a pas récupéré la page complète. N'utilisez pas la présence d'une citation pour déterminer si le contenu provient du cache Amazon Bedrock ou d'un site Web externe. Pour auditer les résultats de Fetch et les sources de récupération, utilisez le fetchedSources champ dans. CloudTrail Pour plus de détails, consultez la section Surveiller la recherche sur le Web.

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="openai.gpt-5.6-terra",
    input="What are the most significant AWS launches announced this month?",
    tools=[{"type": "web_search", "external_web_access": False}],
)

# The grounded answer
print(response.output_text)

# The sources behind it
for item in response.output:
    if item.type == "message":
        for block in item.content:
            if block.type == "output_text":
                for ann in block.annotations:
                    if ann.type == "url_citation":
                        print(f"- {ann.title}: {ann.url}")

Si vous travaillez avec le JSON brut (par exemple, à partir d'un appel HTTPS direct), les mêmes données se trouvent à l'adresse suivante output[].content[].annotations[] :

jq '.output[] | select(.type=="message") | .content[]
      | select(.type=="output_text") | .annotations[]
      | select(.type=="url_citation") | {title, url, start_index, end_index}' response.json

Réponses en streaming

L'API Responses diffuse la réponse au fur et à mesure qu'elle est générée. Le texte arrive en tant qu'response.output_text.deltaévénement, et chaque citation arrive en tant qu'response.output_text.annotation.addedévénement lorsque le modèle fonde une déclaration.

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

stream = client.responses.create(
    model="openai.gpt-5.6-terra",
    input="What are the most significant AWS launches announced this month?",
    tools=[{"type": "web_search", "external_web_access": False}],
    stream=True,
)

for event in stream:
    if event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="", flush=True)
    elif event.type == "response.output_text.annotation.added":
        ann = event.annotation
        print(f"\n[source] {ann['title']}: {ann['url']}")

Sur le câble, l'événement d'annotation ressemble à ceci :

event: response.output_text.annotation.added
data: {"type":"response.output_text.annotation.added","annotation":{"type":"url_citation","title":"News and Updates from the July 2025 Pokémon Presents","url":"https://www.pokemon.com/us/pokemon-news/...","start_index":589,"end_index":698},"annotation_index":2,"content_index":0,"item_id":"msg_...","output_index":1}

Sécurité

Web Search sur Amazon Bedrock utilise Gestion des identités et des accès AWS (IAM) pour contrôler qui peut effectuer des recherches et des récupérations et dans quelles régions. Le préfixe du service IAM pour Web Search est. bedrock-websearch Pour obtenir la liste complète des actions, des politiques gérées, des clés de condition, des exemples de politiques et des contrôles d'administrateur permettant de désactiver Web Search, consultez la section Gestion des identités et des accès pour Web Search.

Surveillance avec CloudTrail

La recherche Web sur Amazon Bedrock est intégrée à AWS CloudTrail. CloudTrail capture l'activité de l'API pour Web Search sous forme d'événements de données, afin que vous puissiez vérifier qui a appelé l'outil, quand et depuis où. Pour les champs capturés, comment activer la journalisation des événements de données et ce qui est intentionnellement exclu, voir Monitor Web Search.

Utilisation acceptable

Si vous utilisez la recherche Web sur Amazon Bedrock, Amazon Bedrock fournit des résultats de recherche Web (« Résultats de recherche ») aux modèles pris en charge, que le modèle peut utiliser pour générer sa réponse. Vous êtes responsable de votre utilisation, et de toute utilisation par vos utilisateurs finaux, des résultats des modèles qui intègrent les résultats de recherche. Vous devez conserver et afficher les citations des sources et les liens fournis dans les sorties du modèle dans toutes les sorties que vous présentez à vos utilisateurs finaux. Vous ne pouvez pas utiliser la recherche sur le Web pour (a) extraire, stocker ou reproduire du contenu des résultats de recherche en masse, ou (b) créer ou remplir un index ou une base de données concurrents.