Grounding with Google Search

Grounding with Google Search

Gemini API和Google AI Studio现在提供与Google Search结合的Grounding功能,使开发者能够获得更准确、更新的响应,这些响应由Google搜索辅助的Gemini模型提供。此功能不仅可以提供更准确的响应,还能返回支持链接和搜索建议,引导用户找到与响应相对应的搜索结果。这一技术的应用,可以减少AI应用的虚构信息,提供最新的信息,增强AI应用的可信度,并且通过提供支持链接,增加发布者网站的流量。

需求人群:

"目标受众为开发者和AI应用的使用者。对于开发者来说,Gemini API和Google AI Studio提供的Grounding功能可以帮助他们构建更加准确和可靠的AI应用。对于AI应用的使用者,这项技术可以提供更高质量的信息和更好的用户体验。"

使用场景示例:

- 在Google AI Studio中,通过比较模式展示未启用Grounding和启用Grounding的模型响应差异。

- 使用Gemini 1.5 Flash模型,通过Grounding功能提供包含支持链接的更丰富响应。

- 开发者可以通过动态检索功能,根据预测分数决定是否对特定查询进行Grounding,以优化成本。

产品特色:

- 提供更准确的响应:通过Google搜索辅助,提高AI模型回答的准确性。

- 实时信息获取:模型可以访问实时信息,使AI应用更加适用于多种场景。

- 增强信任和流量:通过提供支持链接,增加AI应用的透明度,提高用户信任度,并鼓励用户点击链接获取更多信息。

- 丰富信息内容:利用Google搜索结果增强模型响应,提供更丰富的信息。

- 支持所有Gemini 1.5模型版本:Grounding功能支持所有一般可用的Gemini 1.5模型版本。

- 免费测试和付费使用:在Google AI Studio中可以免费测试Grounding功能,在API中则需要付费使用。

- 动态检索控制:开发者可以通过设置阈值来控制哪些查询需要进行Grounding,以优化成本和响应时间。

使用教程:

1. 访问Google AI Studio或Gemini API。

2. 在Google AI Studio的“Tools”部分启用Grounding功能,或在API中通过启用'google_search_retrieval'工具来启用。

3. 提交查询并观察模型响应,比较启用Grounding前后的差异。

4. 根据需要调整动态检索的阈值,以控制哪些查询需要进行Grounding。

5. 分析响应中的'groundingMetadata',包括支持链接、置信度分数和搜索建议。

6. 根据文档中的代码示例和步骤指导,进一步集成和优化Grounding功能。

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