En la IA generativa, los fundamentos son la capacidad de conectar el resultado del modelo con fuentes de información verificables. Si proporcionas modelos con acceso a fuentes de datos específicas, los fundamentos conectan su resultado a estos datos y reducen las posibilidades de inventar contenido. Esto es muy importante en situaciones en las que la precisión y la confiabilidad son significativas.
La fundamentación ofrece los siguientes beneficios:
- Se reducen las alucinaciones del modelo, que son instancias en las que el modelo genera contenido que no es fáctico.
- Los anclajes modelan las respuestas a tus fuentes de datos.
- Proporciona auditabilidad, ya que ofrece asistencia para la fundamentación, que son vínculos a las fuentes.
Puedes fundamentar el resultado del modelo compatible en Vertex AI de las siguientes maneras:
| Tipo de conexión a tierra | Descripción |
|---|---|
| Grounding with Google Search | Quieres conectar tu modelo con el conocimiento mundial y una amplia variedad de temas posibles. |
| Fundamentación con Google Maps | Quieres usar los datos de Google Maps con tu modelo para proporcionar respuestas más precisas y contextuales a tus instrucciones. |
| Fundamenta Gemini con tus datos | Quieres usar la generación mejorada por recuperación (RAG) para conectar tu modelo a los datos de tu sitio web o a tus conjuntos de documentos. |
| Fundamentación de Gemini con Elasticsearch | Quieres usar la generación mejorada por recuperación con tus índices de Elasticsearch existentes y Gemini. |
| Fundamentación web para empresas | Quieres usar un índice web para generar respuestas fundamentadas. |
Para conocer los idiomas admitidos, consulta Idiomas admitidos para las instrucciones.
¿Qué sigue?
- 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 Fundamentación con la API de la Búsqueda de Google.