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 compatibilité avec l'ancrage, qui correspond à des liens vers des sources.
Vous pouvez ancrer les résultats de modèle compatibles dans Vertex AI de différentes manières :
| Type d'ancrage | Description |
|---|---|
| Ancrage avec la recherche Google | Associez 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 la recherche d'agent | Utilisez la génération augmentée par récupération (RAG) pour associer votre modèle aux données de votre site Web ou à vos ensembles de documents stockés dans la recherche d'agent. |
| 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 | Associez 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 | Associez 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 de l'IA responsable et les filtres de sécurité de Vertex AI's, consultez IA responsable.