Na IA generativa, a fundamentação é a capacidade de associar o resultado do modelo a fontes de informações verificáveis. Se fornecer aos modelos acesso a origens de dados específicas, a fundamentação restringe a respetiva saída a estes dados e reduz as probabilidades de inventar conteúdo. Isto é particularmente importante em situações em que a precisão e a fiabilidade são significativas.
A fundamentação oferece as seguintes vantagens:
- Reduz as alucinações do modelo, que são instâncias em que o modelo gera conteúdo que não é factual.
- Ancoram as respostas do modelo às suas origens de dados.
- Oferece capacidade de auditoria através do fornecimento de apoio técnico de fundamentação, que são links para fontes.
Pode fundamentar a saída do modelo suportado no Vertex AI das seguintes formas:
| Tipo de base | Descrição |
|---|---|
| Fundamentação com a Pesquisa Google | Quer associar o seu modelo a conhecimentos mundiais e a uma vasta gama possível de tópicos. |
| Fundamentação com o Google Maps | Quer usar os dados do Google Maps com o seu modelo para fornecer respostas mais precisas e conscientes do contexto aos seus comandos. |
| Fundamentar o Gemini nos seus dados | Quer usar a geração aumentada de obtenção (RAG) para associar o seu modelo aos dados do seu Website ou aos seus conjuntos de documentos. |
| Fundamentar o Gemini com o Elasticsearch | Quer usar a geração aumentada por obtenção com os seus índices do Elasticsearch existentes e o Gemini. |
| Fundamentação na Web para empresas | Quer usar um índice da Web para gerar respostas fundamentadas. |
Para saber que idiomas são suportados, consulte o artigo Idiomas suportados para comandos.
O que se segue?
- Para saber mais sobre as práticas recomendadas de IA responsável e os filtros de segurança da Vertex AI, consulte o artigo IA responsável.