Dalam AI generatif, grounding adalah kemampuan untuk menghubungkan output model ke sumber informasi yang dapat diverifikasi. Jika Anda memberi model akses ke sumber data tertentu, grounding akan mengikat outputnya ke data ini dan mengurangi kemungkinan penemuan konten. Hal ini sangat penting dalam situasi ketika akurasi dan keandalan sangat penting.
Grounding memberikan manfaat berikut:
- Mengurangi halusinasi model, yang merupakan instance saat model menghasilkan konten yang tidak faktual.
- Mengaitkan respons model ke sumber data Anda.
- Memberikan auditabilitas dengan memberikan dukungan dasar (kutipan) dan skor keyakinan.
Anda dapat menghubungkan output model yang didukung di Vertex AI dengan cara berikut:
| Jenis grounding | Deskripsi |
|---|---|
| Grounding dengan Google Penelusuran | Anda ingin menghubungkan model ke pengetahuan umum dan berbagai topik yang mungkin ada. |
| Pemetaan dengan Google Maps | Anda ingin menggunakan data Google Maps dengan model untuk memberikan respons yang lebih akurat dan kontekstual terhadap perintah Anda. |
| Menyatukan Gemini dengan data Anda | Anda ingin menggunakan retrieval-augmented generation (RAG) untuk menghubungkan model ke data situs atau kumpulan dokumen Anda. |
| Melakukan grounding Gemini dengan Elasticsearch | Anda ingin menggunakan Retrieval-Augmented Generation dengan indeks Elasticsearch dan Gemini yang ada. |
| Grounding Web untuk Perusahaan | Anda ingin menggunakan indeks web untuk menghasilkan respons yang berisi rujukan. |
Untuk dukungan bahasa, lihat Bahasa yang didukung untuk perintah.
Langkah berikutnya
- Untuk mempelajari lebih lanjut praktik terbaik responsible AI dan filter keamanan Vertex AI, lihat Responsible AI.