A fundamentação é uma técnica que pode usar para ajudar a produzir respostas do modelo que sejam mais fidedignas, úteis e factuais. Quando fundamenta as respostas do modelo de IA generativa, associa-as a fontes de informações verificáveis. Normalmente, para implementar a fundamentação, tem de obter dados de origem relevantes. A prática recomendada é usar a técnica de geração aumentada por obtenção (RAG). A obtenção é normalmente feita através de um motor de pesquisa, que usa um índice incorporado com os significados semânticos do texto de origem.
Também existem serviços e APIs de componentes que implementam o ciclo de vida da RAG, como a API Vertex AI Search Builder, que permite a criação de combinações. Com a criação flexível, pode implementar uma solução RAG usando qualquer um dos seguintes serviços ou APIs:
- API Grounding generation: pode usá-la para implementar o grounding ou criar um link para um fornecedor de obtenção para o ciclo de vida completo da RAG.
- Analizador de esquemas de documentos: este analisador representa o melhor do Document AI e do Gemini para a compreensão de documentos. Para mais informações sobre o analisador de esquemas, consulte o artigo Use o analisador de esquemas.
- Vertex AI Vector Search: este serviço de pesquisa tem um desempenho elevado e usa uma base de dados vetorial de alta qualidade.
- API Check grounding: esta API compara a saída da RAG com os factos obtidos e ajuda a garantir que todas as declarações são fundamentadas antes de devolver a resposta ao utilizador.
Fundamente as respostas com o Vertex AI RAG Engine
Para fundamentar as respostas com o motor RAG do Vertex AI, tem de criar um comando. Faça o seguinte:
Na Google Cloud consola, aceda à página Criar comando através do Vertex AI Studio.
Selecione Fundamentação: os seus dados.
Selecione a origem de fundamentação do motor RAG.
Na lista Corpus, selecione o nome do corpus.
No campo Semelhança Top-K, selecione 20, que é o valor predefinido.
Clique em Guardar.
O que se segue?
- Para saber mais sobre a IA responsável e os filtros de segurança, consulte as práticas recomendadas de IA responsável e os filtros de segurança da Vertex AI.
- Para saber como a RAG é implementada pelo motor RAG, consulte o artigo Motor RAG.