Panoramica sul grounding

AI generativa, il grounding è la capacità di collegare l'output del modello a le fonti di informazione. Se fornisci ai modelli l'accesso a origini dati specifiche, il grounding lega il loro output a questi dati e riduce le probabilità di inventare contenuti. Questo è particolarmente importante nei casi in cui l'accuratezza e l'affidabilità sono importanti.

La messa a terra offre i seguenti vantaggi:

  • Riduce le allucinazioni del modello, ovvero le situazioni in cui il modello genera contenuti non basati su fatti.
  • Ancora le risposte del modello a informazioni specifiche.
  • Migliora l'affidabilità e l'applicabilità dei contenuti generati.

In Vertex AI, puoi stabilire l'output dei modelli supportati in due modi principali:

di Gemini Advanced.

Fondamenta con la Ricerca Google

Quando utilizzi il grounding con la Ricerca Google, il modello Google viene collegato alla internet. Poiché le risposte dei modelli di AI generativa non basati su fondamenti sono considerate nuove basati su pattern appresi, non riceverai risposte oggettive, ovvero all'ora specifica, chiedendo ad esempio quali sono le previsioni meteo nel prompt. Poiché internet dà accesso a informazioni nuove ed esistenti, di prompt può fornire risposte specifiche e articolate, con piccoli errori, e con le fonti citate.

Ecco un esempio che mette a confronto una risposta a un prompt senza fondamento e una risposta con grounding:

Gemini non collegato a terra Informazioni sulla Ricerca Google
Prompt: qual è il limite di contributo al 401(k)?
Risposta: per il 2023, il limite di contributo annuale per i piani 401(k) è di 22.500 $, rispetto ai 20.500 $ del 2022. I contributi di recupero per le persone dai 50 anni in su rimarranno a 7.500 $.		 Prompt:qual è il limite di contributi di 401.000?
Risposta: ecco l'accordo con i limiti per i contributi di 401(k) nel 2024: Il limite di base per i contributi dei dipendenti è di 23.000 $per il 2024. Un aumento rispetto a 22.500 $ nel 2023. Se hai almeno 50 anni, puoi offrire un contributo extra di 7500 $ nei contributi di recupero.

Quando utilizzi il grounding con la Ricerca Google, devi mostrare i punti di contatto per la ricerca in produzione e nelle tue app. Consulta la sezione Search entry point per conoscere i requisiti necessari per l'utilizzo di grounding con la Ricerca Google.

Questo diagramma seguente spiega come funziona l'utilizzo di grounding con la Ricerca Google per l'API Gemini: Panoramica dell'impianto di messa a terra

Basati sui tuoi dati

Puoi basare i modelli linguistici sui tuoi dati di testo utilizzando Vertex AI Search come datastore. Con Vertex AI Search integri i tuoi dati, a prescindere dal formato, per perfezionare l'output del modello. I tipi di dati supportati includono:

  • Dati del sito web: utilizza direttamente i contenuti del tuo sito web.
  • Dati non strutturati: utilizza dati non formattati e non elaborati.

Quando utilizzi i tuoi dati specifici, il modello può offrire prestazioni superiori ai dati di addestramento. Collegandosi a datastore designati in Vertex AI Search, il modello con grounding può produrre dati più accurati risposte pertinenti e direttamente correlate al caso d'uso.

Ecco un esempio di confronto tra una risposta a prompt privata e una risposta con grounding:

Gemini non collegato a terra Gemini con fondamenta privata
Prompt:quali sono le norme relative alla PTO della mia azienda?

Risposta: non posso rispondere in modo definitivo alle domande sulle norme relative alla PTO della tua azienda specifica. Le norme relative alle ferie sono stabilite dalle singole aziende e possono variare in base alle dimensioni, alla località e al settore dell'azienda.		 Prompt:quali sono le norme relative alla PTO della mia azienda?

Risposta: la tua azienda ha norme illimitate per PTO. L'approvazione è ancora obbligatoria: il tuo responsabile deve approvare o rifiutare le richieste in base al carico di lavoro, alla copertura e alle esigenze dell'azienda.

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