Managed RAG search inside the sovereign perimeter: Gemini on GDC enterprise search

Google 分布式云上的 Gemini 主权企业搜索 | Google Cloud 博客

混合云与多云

在主权边界内托管 RAG 搜索：Gemini 在 GDC 企业搜索中的应用

2026 年 10 月 21 日

##### Rohan Grover

Google 分布式云高级总监

国家安全机构及其他受主权和高度监管的组织需要处理高度敏感的数据，例如机密报告、现场手册和敏感的多模态数据集。虽然公共云中的搜索和多模态智能可以帮助团队管理与分析这些数据，但由于严格的数据主权规定，这些数据无法离开客户场所。

以往的替代方案是部署自定义的代理搜索系统，但直到现在，这意味着需要数月时间构建和维护定制基础设施——将模型拼接在一起、构建语音转文本和光学字符识别（OCR）流水线、配置向量数据库，并管理定制用户界面。

今天，我们很激动地宣布，Google 分布式云（GDC）上的 Gemini 企业搜索功能现已推出，通过物理隔离网络帮助解决上述挑战。该功能在预览阶段提供完全托管的检索增强生成（RAG）搜索体验，所有操作均在您的物理安全边界内完成，不连接公共互联网或 Google Cloud 的全球基础设施。现在，您的团队可以将文件上传到对话中，并要求 Gemini 查找相关信息、进行总结、比较或翻译。每个答案都会引用其来源，且对话会在会话之间持续保存。

GDC 上的企业搜索功能使您的团队能够跨隔离数据进行搜索并解锁强大洞察。通过这些功能，您现在可以：

• 从数百页文档直达引用答案：跨长篇手册、报告和政策提问，并精确查看每个答案的来源文件。

• 跨语言协作：用一种语言提问，获得基于另一种语言文档的答案，或让 Gemini 进行翻译。

• 跨多种格式提问：无需单独转录或 OCR 步骤，即可结合音频、视频、图像和电子表格。

• 无缝继续工作：对话和文件在会话之间持久保存，无需对长期任务从头开始。

• 严格控制访问权限：每个用户的聊天和文件仅对该用户私有，访问权限遵循您已管理的身份提供商组。

用户可处理 PDF、Microsoft Word、PowerPoint 和 Excel 文件，以及 TXT、HTML、PNG 和 JPEG 图像、WAV 音频和 MP4 视频。每个文件最大可为 100 MB，每场对话最大可为 500 MB。

核心架构层级：内部原理

让我们跟随用户查询流程，了解每一层的运作：登录、文件摄入、Gemini 生成响应以及会话存储。每一步均在组织的物理隔离网络上完成。

身份与访问

用户通过组织的身份提供商登录。管理员将服务的用户角色映射到身份提供商组，只有这些组的成员才能访问应用。每个用户的聊天和上传文件仅对该用户私有。

当用户上传文件时，文件会直接存储到应用的对象存储桶中。后端将文件的元数据记录在应用管理的PostgreSQL数据库中，该数据库经过优化以支持搜索。随后后端将文件分割为块，例如PDF页面组或图像的分块，并写入存储桶。运行在GDC部署环境中的Gemini嵌入模型会将每个块转换为向量，后端将这些向量存储在应用的PostgreSQL数据库中。

当用户提出问题时，完全运行在客户数据中心GDC内部的前沿（SOTA）Gemini模型会首先结合对话上下文重写问题。后端随后使用相同模型对重写后的问题进行嵌入处理，并在向量数据库中进行搜索。

模型服务

后端随后将问题、对话历史和最佳匹配数据合并为一个跨模态提示，发送至运行在相同GDC部署环境中NVIDIA B300 GPU上的Gemini端点。Gemini原生支持跨模态处理——它接受文本、图像、音频和视频作为输入，因此可以在单一上下文中跨不同文件类型的数据进行推理，无需单独的语音转文本和OCR模型。答案随后以引用来源文件的方式流式传输回用户。

持久化存储

最后，持久化层会保存每次对话的状态。系统数据库中存储着每条问答记录，上传的文件保留在对象存储中，因此用户可以重新打开之前的会话并继续之前的进度。

专为机密和主权环境打造

通过GDC上的Gemini模型和企业搜索功能，提示、响应、上传文档和嵌入向量永远不会离开组织的物理隔离网络，所有模型均在本地运行。静态数据使用本地管理的HSM密钥通过AES-256磁盘加密保护，传输数据通过TLS使用FIPS认证算法加密。本地IAM集成与细粒度基于角色的访问控制（RBAC）管理资源访问权限。GDC物理隔离环境已获得美国国防部IL6认证，并设计用于满足与FedRAMP高级安全控制一致的严格要求。

代码执行：合规与安全

为从结构化电子表格数据（如CSV和XLSX文件）中获得精确且确定性的答案，Gemini企业搜索利用Gemini推理堆栈的本地代码执行引擎。

在处理分析查询（如计算部门平均工资）时，Gemini会动态生成Python代码，并在专为大规模代理编排构建的开源执行运行时Agent Substrate中安全运行。

为缓解执行LLM生成代码的固有安全风险，Agent Substrate强制实施严格的网络隔离，并在gVisor沙箱中运行工作负载，确保在不牺牲推理性能的前提下实现强隔离边界。

将前沿模型引入主权数据中心

您不再需要在无妥协的安全性与前沿的跨模态智能之间做出选择。企业搜索、Gemini 3.5 Flash以及优化搜索的数据库共同运行在GDC物理隔离环境中，无需依赖互联网即可在主权云中实现最佳自主功能。

查阅GDC物理隔离文档并联系您的GDC代表，了解如何在您的主权云中最佳利用这些搜索功能。

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