Informações gerais sobre embasamento

Na IA generativa, embasamento é a capacidade de conectar a saída do modelo a fontes de informações verificáveis. Se você fornecer aos modelos acesso a fontes de dados específicas, o embasamento da saída deles a esses dados reduz as chances de inventar conteúdo. Isso é especialmente importante em situações em que a acurácia e a confiabilidade são significativas.

O embasamento oferece os seguintes benefícios:

  • Reduz alucinações de modelos, que são casos em que o modelo gera conteúdo que não é factual.
  • Ancora respostas do modelo às suas fontes de dados.
  • Oferece capacidade de auditoria ao fornecer suporte de embasamento, que são links para fontes.

É possível embasar a saída de modelos compatíveis na Vertex AI das seguintes maneiras:

Tipo de embasamento Descrição
Embasamento com a Pesquisa Google Você quer conectar seu modelo ao conhecimento mundial e a uma ampla variedade de tópicos possíveis.
Embasamento com o Google Maps Você quer usar os dados do Google Maps com seu modelo para fornecer respostas mais precisas e contextualizadas aos comandos.
Embasar o Gemini com seus dados Você quer usar a geração aumentada de recuperação (RAG) para conectar seu modelo aos dados do site ou aos conjuntos de documentos.
Embasamento do Gemini com o Elasticsearch Você quer usar a geração aumentada de recuperação com seus índices do Elasticsearch e o Gemini.
Embasamento na Web para empresas Você quer usar um índice da Web para gerar respostas embasadas.

Para ver informações sobre o suporte de idiomas, consulte Idiomas de comando disponíveis.

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