Fundamenta respuestas con RAG

La fundamentación es una técnica que puedes usar para ayudar a producir respuestas del modelo que sean más confiables, útiles y fácticas. Cuando fundamentas las respuestas del modelo de IA generativa, las conectas a fuentes de información verificables. Para implementar la fundamentación, debes recuperar los datos de origen pertinentes. La práctica recomendada es usar la técnica de Generación mejorada por recuperación (RAG). Por lo general, la recuperación se realiza con un motor de búsqueda que usa un índice incorporado con los significados semánticos del texto fuente.

También hay servicios y APIs de componentes que implementan el ciclo de vida de RAG, como la API de Agent Search Builder, que permite la creación combinada. Con la creación combinada, puedes implementar una solución de RAG con cualquiera de los siguientes servicios o APIs:

  • API de generación de fundamentación: Puedes usarla para implementar la fundamentación o vincularla a un proveedor de recuperación para el ciclo de vida completo de RAG.
  • Analizador de diseño de documentos: Este analizador representa lo mejor de Document AI y Gemini para la comprensión de documentos. Para obtener más información sobre el analizador de diseño, consulta Usa el analizador de diseño.
  • Búsqueda de vectores de Gemini Enterprise Agent Platform: Este servicio de búsqueda tiene un alto rendimiento y usa una base de datos de vectores de alta calidad.
  • API de verificación de fundamentación: Esta API compara el resultado de RAG con los hechos recuperados y ayuda a garantizar que todas las declaraciones se fundamenten antes de mostrar la respuesta al usuario.

Fundamenta respuestas con RAG Engine en Gemini Enterprise Agent Platform

Para fundamentar respuestas con RAG Engine, debes crear una instrucción. Puedes hacer lo siguiente:

  1. En la Google Cloud consola, ve a la página Crear instrucción con Vertex AI Studio.

    Ir a Crear instrucción

  2. Selecciona Fundamentación: Tus datos.

  3. Selecciona la fuente de fundamentación RAG Engine.

  4. En la lista Corpus, selecciona el nombre de tu corpus.

  5. En el campo Similitud de Top-K, selecciona 20, que es el valor predeterminado.

  6. Haz clic en Guardar.

¿Qué sigue?