Gemini の応答を Google 検索でグラウンディング: 開発者にとって高価な新機能

OpenAI、Anthropic、Google の最先端の大規模言語モデル (LLM) API は、一般的に満足のいく回答を提供します。ただし、現在のイベントに関するリクエストには大きな問題があります。この制限は、特定の知識のカットオフ ポイントを持つトレーニング セットに起因します。この問題に対処するため、Google は最近、 Google AI Studio と Gemini API で、ユーザーが応答をリアルタイムの Google 検索データと統合できる革新的な機能を発表しました。

革新的な Google 検索機能を備えた Grounding により、開発者は Gemini LLM からより新しく正確な回答を生成できるようになります。この機能の際立った特徴は、グラウンディング参照 (ソースへのインライン リンク) とコンテキスト回答に関連する検索候補が含まれていることです。

この新機能は、公開されているすべてのバージョンの Gemini 1.5 モデルと互換性があります。ただし、グラウンディング クエリ 1,000 件につき 35 ドルの料金がかかります。この機能の利用に関心のある開発者は、Google AI Studio 内の [ツール] セクションに移動するか、API 内の ‘google_search_retrieval’ ツールをアクティブ化できます。これまでどおり、ユーザーは Google AI Studio を通じてこのグラウンディング機能を無料で試すことができます。

Google は、開発者に対して、いくつかの重要なシナリオでこの機能を活用することを推奨しています。

• 幻覚の最小化: グラウンディングはより正確な情報の提供に貢献し、AI 出力の信頼性を高めます。
• 最新情報へのアクセス: Grounding により、モデルはリアルタイムのデータを取得できるようになり、AI の応答がより幅広いコンテキストに適合したものになります。
• 信頼性とパブリッシャーのトラフィックが向上: ソース リンクを組み込むことで、グラウンディングは AI アプリケーションの透明性を高め、ユーザーが参照されているコンテンツを調査してより多くの洞察を得ることを促します。
• より包括的なデータ: Google 検索からの情報を活用することで、グラウンディングは追加のコンテキストと詳細で応答を充実させることができます。

この機能を有効にすると、ユーザークエリを受信すると、Gemini モデル API は Google の検索エンジンを利用してクエリに関連する最新の情報を取得し、その情報が Gemini モデルによって処理されて、より正確で最新の応答が提供されます。

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画像提供: Neowin.net