Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Ricerca sul Web Web Search è uno strumento integrato che fornisce funzionalità di ricerca Web in Amazon Bedrock. Quando lo abiliti, i modelli supportati possono recuperare le informazioni correnti dal Web durante una richiesta e utilizzarle per basare le loro risposte, invece di fare affidamento solo sui dati su cui sono stati addestrati. Le risposte includono citazioni alle fonti utilizzate dal modello. Web Search è ospitato e creato da AWS, e i tuoi dati rimangono entro i AWS limiti per impostazione predefinita. ## Governance dei dati Per impostazione predefinita, quando si utilizza la [ AmazonBedrockFullAccess ](security-iam-awsmanpol.md#security-iam-awsmanpol-AmazonBedrockFullAccess) policy, Web Search viene gestito dall'indice Web e dalla cache di Amazon Bedrock e i dati della richiesta non lasciano il AWS limite per il recupero. Puoi anche utilizzare IAM per applicarlo a livello di policy. A seconda del modello che stai utilizzando, i tuoi dati sono soggetti a [Rilevamento degli abusi su Amazon Bedrock](abuse-detection.md) meccanismi automatizzati. ## Quando usare la ricerca sul Web La ricerca sul Web è utile ogni volta che una risposta dipende da informazioni più recenti, più specializzate o più autorevoli rispetto alla conoscenza parametrica di un modello. L'attualità è un caso comune: eventi attuali, versioni recenti di prodotti, prezzi o documentazione per una nuova versione della libreria. È ugualmente utile per domande lunghe o specialistiche in cui la conoscenza del modello è scarsa o imprecisa, come API di nicchia, valori di configurazione specifici o fatti specifici del dominio, e per i casi in cui si desidera una fonte fondata e citabile piuttosto che un ricordo. ## Come funziona la ricerca sul Web Poiché lo strumento viene eseguito all'interno di Amazon Bedrock, non è necessario ospitare un indice di ricerca, gestire i crawler o scrivere tu stesso il ciclo delle chiamate degli strumenti. Aggiungi lo strumento alla tua richiesta di inferenza Amazon Bedrock e il modello lo richiama secondo necessità. Web Search fornisce informazioni aggiornate al modello, consentendo al modello di restituire risposte fondate con citazioni. Quando la Ricerca Web è abilitata, il modello decide se una richiesta necessita di informazioni aggiornate. In caso affermativo, il modello invia una o più query di ricerca allo strumento Web Search e riceve una serie di osservazioni tratte da un indice web creato e gestito da Amazon. Ogni osservazione include un titolo, un URL di origine e uno snippet di contenuto. Il modello compone quindi una risposta basata su tali risultati e aggiunge citazioni che rimandano alle fonti. Se la prima serie di risultati non è sufficiente per rispondere alla domanda, il modello può riformulare la domanda utilizzando ciò che ha trovato e ripetere la ricerca nello stesso turno. Quando i risultati non supportano una risposta, il modello lo indica invece di colmare il divario tra i dati di addestramento. ### Operazioni di ricerca e recupero Web Search è costituito da due operazioni: + **Ricerca**: restituisce titoli, URL e frammenti dall'indice web e dal grafico della conoscenza di Amazon Bedrock con informazioni ad alta affidabilità. + **Recupera**: recupera il contenuto della pagina memorizzata nella cache per un URL specifico dalla cache di Amazon Bedrock. Se il risultato non è disponibile nella cache, il modello può scegliere di inviarti una notifica o creare una risposta in base alle migliori informazioni di cui dispone. Per impostazione predefinita, entrambe le operazioni vengono eseguite interamente dall'interno dei confini del AWS servizio utilizzando l'indice web e la cache di Amazon Bedrock, un'istantanea dei contenuti Web ospitati all'interno AWS, anziché essere recuperati dal Web live al momento della richiesta. Il `external_web_access` parametro nell'API Responses e l'autorizzazione `bedrock-websearch:ExternalWebAccess` IAM determinano se search and fetch possono raggiungere direttamente il Web esterno. Per informazioni dettagliate, vedi [Controllo dell'accesso web esterno](#web-search-controlling-external). ### Modelli supportati Web Search è disponibile per i modelli GPT OpenAI forniti tramite l'`bedrock-mantle`endpoint Amazon Bedrock, utilizzando l'API Responses. Attualmente è supportato sulla GPT-5.6 famiglia — `openai.gpt-5.6-sol``openai.gpt-5.6-terra`, e `openai.gpt-5.6-luna` — così come sulla precedente e. `openai.gpt-5.4` `openai.gpt-5.5` Gli esempi in questa guida utilizzano`openai.gpt-5.6-terra`. Per i prezzi di Web Search, consulta la pagina [ dei prezzi di ](https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/) Amazon Bedrock. **Nota** Web Search è uno strumento lato server, quindi non è disponibile quando si chiama l'API Responses sull'endpoint. `bedrock-runtime` Per utilizzarlo, chiama l'API Responses attiva. `bedrock-mantle` Per le altre differenze tra i due endpoint, consulta[Utilizzo dell'API Responses sull'endpoint bedrock-runtime](bedrock-mantle.md#bedrock-mantle-responses-runtime). ### Disponibilità regionale Web Search elabora le query in una regione in tre regioni degli Stati Uniti: | **Region** | **Codice regionale ** | | --- | --- | | Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) | us-east-1 | | Stati Uniti orientali (Ohio) | us-east-2 | | Stati Uniti occidentali (Oregon) | us-west-2 | La ricerca sul Web è strettamente regionale. Ogni regione gestisce il proprio livello di ricerca e recupero e le query, i recuperi, i dati degli indici e i risultati non vengono indirizzati tra le regioni. Una query effettuata in una determinata regione rimane entro i confini di tale regione. ## Abilita la ricerca sul Web Per utilizzare Web Search, è necessario consentire all'identità IAM alla base della richiesta di richiamare le azioni di Web Search. Per le autorizzazioni richieste e le policy di esempio, vedi Gestione delle [ identità e degli accessi per Web Search](security-web-search.md). ### Imposta il tuo ambiente Imposta quanto segue prima di eseguire gli esempi: ``` export OPENAI_API_KEY="your-amazon-bedrock-api-key" export OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/openai/v1" ``` ### Aggiungere lo strumento di ricerca Web a una richiesta Per abilitare la ricerca sul Web, aggiungi uno strumento di tipo `web_search` all'`tools`array nella richiesta. Il modello utilizza lo strumento solo quando determina che la richiesta richiede informazioni aggiornate. Per esempi eseguibili, vedere. [Esempi di codice](#web-search-code-examples) ## Controllo dell'accesso web esterno Per impostazione predefinita, Web Search viene gestito interamente dall'indice Web e dalla cache di Amazon Bedrock e nessun dato richiesto lascia il AWS limite per il recupero. Se search e fetch possono raggiungere il Web esterno è regolato da due controlli che interagiscono: il `external_web_access` parametro nell'API Responses e l'autorizzazione IAM. `bedrock-websearch:ExternalWebAccess` Per impostazione predefinita`true`, il `external_web_access` parametro corrisponde all'API OpenAI Responses in modo che la chiamata non debba essere modificata. La [ AmazonBedrockFullAccess ](security-iam-awsmanpol.md#security-iam-awsmanpol-AmazonBedrockFullAccess) policy concede le azioni di base di Web Search — `bedrock-websearch:InvokeSearch` e `bedrock-websearch:InvokeFetch` — ma non le concede. `bedrock-websearch:ExternalWebAccess` Di conseguenza, una richiesta che `external_web_access` parte `true` da un'identità non valida `ExternalWebAccess` restituisce un risultato `403 AccessDenied` al controllo di autorizzazione. Il modello non risponde alla richiesta: basa la risposta su Search e memorizza Fetch nella cache e segnala che non è stato possibile ottenere l'accesso al Web esterno. Per effettuare una richiesta che non genera questo errore, utilizzate uno dei due approcci seguenti. ### Mantieni le richieste entro AWS limite Impostato `"external_web_access": false` sull'utensile. Ciò non richiede l'`ExternalWebAccess`autorizzazione, il recupero viene effettuato interamente dall'indice web e dalla cache di Amazon Bedrock e i dati della richiesta non escono dai limiti. AWS Poiché [ AmazonBedrockFullAccess ](security-iam-awsmanpol.md#security-iam-awsmanpol-AmazonBedrockFullAccess) non garantisce`ExternalWebAccess`, questa configurazione è sicura per impostazione predefinita. ``` 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}] }' ``` ### Abilita l'accesso web esterno Concedi `bedrock-websearch:ExternalWebAccess` alla richiesta l'identità e lasciala `external_web_access` al valore predefinito di`true`. Questa configurazione determina se search and fetch possono raggiungere il Web esterno. Oggi, il recupero viene eseguito interamente dall'indice web e dalla cache di Amazon Bedrock, quindi nessuna richiesta di dati supera i AWS limiti anche quando viene concessa questa autorizzazione. In una versione futura, questa configurazione potrebbe consentire la ricerca e il recupero di contenuti dal Web esterno in tempo reale, a quel punto i dati della richiesta potrebbero lasciare il limite. AWS L'accesso al Web esterno è disabilitato per impostazione predefinita (ovvero non `bedrock-websearch:ExternalWebAccess` è consentito) e qualsiasi modifica futura richiederà l'autorizzazione `bedrock-websearch:ExternalWebAccess` come esplicito consenso prima che diventi effettiva. L'accesso web esterno rimane sotto il tuo controllo: si applica solo perché hai concesso l'autorizzazione e hai lasciato il parametro abilitato. ## Esempi di codice ### API per le risposte ``` 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 risposta include il testo della risposta fondato insieme ad `url_citation` annotazioni che rimandano alle fonti: ``` { "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" } ``` ### Richiesta HTTPS diretta Se non stai utilizzando l'SDK OpenAI, invia la richiesta direttamente all'endpoint Responses. Il `tools` campo contiene lo strumento Web Search. ``` 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}] }' ``` ### Leggere le citazioni della risposta Web Search restituisce le citazioni come `url_citation` annotazioni allegate al testo. Ogni annotazione riporta il titolo e l'URL della fonte e l'intervallo di caratteri della risposta supportata. Conservali e mostrali agli utenti finali. ``` 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}") ``` Se stai lavorando con il JSON grezzo (ad esempio, da una chiamata HTTPS diretta), gli stessi dati risiedono in`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 ``` ### Streaming delle risposte L'API Responses trasmette in streaming la risposta man mano che viene generata. Il testo arriva come `response.output_text.delta` eventi e ogni citazione arriva come `response.output_text.annotation.added` evento quando il modello fonda una dichiarazione. ``` 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']}") ``` In linea di massima, l'evento di annotazione ha il seguente aspetto: ``` 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} ``` ## Sicurezza Web Search on Amazon Bedrock utilizza AWS Identity and Access Management (IAM) per controllare chi può eseguire ricerche e recuperi e in quali regioni. Il prefisso del servizio IAM per Web Search è. `bedrock-websearch` Per l'elenco completo delle azioni, delle policy gestite, delle chiavi di condizione, delle policy di esempio e dei controlli amministrativi per la disattivazione di Web Search, vedi Gestione delle [ identità e degli accessi per Web Search. ](security-web-search.md) ## Monitoraggio con CloudTrail La ricerca Web su Amazon Bedrock è integrata con AWS CloudTrail. CloudTrail acquisisce l'attività delle API per Web Search sotto forma di eventi di dati, in modo da poter verificare chi ha richiamato lo strumento, quando e da dove. Per i campi acquisiti, come abilitare la registrazione degli eventi relativi ai dati e cosa viene intenzionalmente escluso, vedi [ Monitor Web Search. ](monitoring-web-search.md) ## Uso accettabile Se utilizzi Web Search su Amazon Bedrock, Amazon Bedrock fornisce i risultati della ricerca Web («Risultati della ricerca») ai modelli supportati, che il modello può utilizzare per generare la propria risposta. Sei responsabile dell'utilizzo, e di qualsiasi utilizzo da parte dei tuoi utenti finali, degli output dei modelli che incorporano i risultati della ricerca. È necessario conservare e visualizzare le citazioni di origine e i collegamenti forniti negli output del modello in qualsiasi output fornito agli utenti finali. Non è possibile utilizzare la Ricerca Web per (a) estrarre, archiviare o riprodurre in blocco contenuti dai Risultati della ricerca o (b) creare o popolare un indice o un database concorrente.