Présentation de l'ancrage

Dans le contexte de l'IA générative, l'ancrage désigne la capacité à connecter les résultats du modèle à des sources d'informations vérifiables. Si vous autorisez des modèles à accéder à des sources de données spécifiques, l'ancrage lie leurs résultats à ces données et réduit les chances d'inventer du contenu. Cela est particulièrement important dans les cas où la justesse et la fiabilité sont importantes.

L'ancrage offre les avantages suivants :

  • Réduit les hallucinations du modèle, c'est-à-dire les cas où le modèle génère un contenu qui n'est pas factuel.
  • Ancre les réponses du modèle à vos sources de données.
  • Fournit une auditabilité en offrant une assistance pour l'ancrage, qui correspond à des liens vers des sources.

Vous pouvez ancrer les résultats des modèles compatibles dans Gemini Enterprise Agent Platform de différentes manières :

Type d'ancrage Description
Ancrage avec la recherche Google Connectez votre modèle à des connaissances du monde entier et à un large éventail de sujets possibles à l'aide des résultats du moteur de recherche Google.
Ancrage avec Google Maps Utilisez les données Google Maps avec votre modèle pour fournir des réponses plus précises et plus contextualisées à vos requêtes, y compris le contexte géospatial.
Ancrage avec Agent Search Utilisez la génération augmentée par récupération (RAG) pour connecter votre modèle aux données de votre site Web ou à vos ensembles de documents stockés dans Agent Search.
Ancrage avec le moteur RAG Vertex AI Ancrez vos données à l'aide du moteur RAG Vertex AI, qui est un service RAG géré et configurable.
Ancrage avec Elasticsearch Utilisez la génération augmentée par récupération avec vos index Elasticsearch existants et Gemini.
Ancrage avec votre API de recherche Connectez Gemini à vos sources de données externes en ancrant avec n'importe quelle API de recherche.
Ancrage Web pour entreprise Utilisez un index Web adapté aux secteurs hautement réglementés pour générer des réponses ancrées avec des contrôles de conformité.
Ancrage avec la recherche Web parallèle Connectez Gemini à un index Web optimisé pour les LLM afin d'utiliser les informations les plus récentes du Web.

Pour en savoir plus, consultez la page Langues acceptées pour les requêtes.

Étape suivante

  • Pour en savoir plus sur les bonnes pratiques d'IA responsable et les filtres de sécurité de Gemini Enterprise Agent Platform's, consultez IA responsable.