En la IA generativa, la fundamentación es la capacidad de conectar la salida de un modelo con fuentes de información verificables. Si proporcionas a los modelos acceso a fuentes de datos específicas, la fundamentación vinculará su salida a estos datos y reducirá las probabilidades de que inventen contenido. Esto es especialmente importante en situaciones en las que la precisión y la fiabilidad son fundamentales.
La fundamentación ofrece las siguientes ventajas:
- Reduce las alucinaciones del modelo, que son casos en los que el modelo genera contenido que no es factual.
- Vincula las respuestas del modelo a tus fuentes de datos.
- Proporciona auditabilidad al ofrecer asistencia para la fundamentación, que son enlaces a fuentes.
Puedes fundamentar la salida de los modelos compatibles en Vertex AI de las siguientes formas:
| Tipo de puesta a tierra | Descripción |
|---|---|
| Fundamentación con la Búsqueda de Google | Quieres conectar tu modelo con el conocimiento del mundo y una amplia gama de temas. |
| Grounding con Google Maps | Quieres usar los datos de Google Maps con tu modelo para que las respuestas a tus peticiones sean más precisas y tengan más contexto. |
| Basar Gemini en tus datos | Quieres usar la generación aumentada por recuperación (RAG) para conectar tu modelo a los datos de tu sitio web o a tus conjuntos de documentos. |
| Fundamentar Gemini con Elasticsearch | Quieres usar la generación aumentada por recuperación con tus índices de Elasticsearch y Gemini. |
| Web Grounding para Enterprise | Quieres usar un índice web para generar respuestas fundamentadas. |
Para obtener información sobre los idiomas admitidos, consulta Idiomas admitidos para las peticiones.
Siguientes pasos
- Para obtener más información sobre las prácticas recomendadas de IA responsable y los filtros de seguridad de Vertex AI, consulta IA responsable.
- Para fundamentar con tu API de la Búsqueda de Google, consulta Fundamentar con la API de la Búsqueda de Google.