Die Fundierung ist eine Technik, mit der Sie Modellantworten erstellen können, die vertrauenswürdiger, hilfreicher und faktenbasierter sind. Wenn Sie Antworten von generativen KI-Modellen fundieren, verknüpfen Sie sie mit überprüfbaren Informationsquellen. Um die Fundierung zu implementieren, müssen Sie in der Regel relevante Quelldaten abrufen. Die empfohlene Best Practice ist die Verwendung der Retrieval-Augmented Generation (RAG). Der Abruf erfolgt in der Regel über eine Suchmaschine, die einen Index verwendet, in den die semantischen Bedeutungen des Quelltexts eingebettet sind.
Es gibt auch Dienste und Komponenten-APIs, die den RAG-Lebenszyklus implementieren, z. B. die Agent Search Builder API, die eine Mix-and-Match-Erstellung ermöglicht. Mit der Mix-and-Match-Erstellung können Sie eine RAG-Lösung mit einem der folgenden Dienste oder einer der folgenden APIs implementieren:
- Grounding Generation API: Mit dieser API können Sie die Fundierung implementieren oder eine Verknüpfung zu einem Abrufanbieter für den vollständigen RAG-Lebenszyklus herstellen.
- Document Layout Parser: Dieser Parser vereint die besten Funktionen von Document AI und Gemini für das Dokumentverständnis. Weitere Informationen zum Layoutparser finden Sie unter Layoutparser verwenden.
- Vertex AI Vector Search: Dieser Suchdienst ist sehr leistungsstark und verwendet eine hochwertige Vektordatenbank.
- Check Grounding API: Diese API vergleicht die RAG-Ausgabe mit den abgerufenen Fakten und sorgt dafür, dass alle Aussagen fundiert sind, bevor die Antwort an den Nutzer zurückgegeben wird.
Antworten mit der Vertex AI RAG Engine fundieren
Wenn Sie Antworten mit der Vertex AI RAG Engine fundieren möchten, müssen Sie eine Eingabeaufforderung erstellen. Gehen Sie dazu so vor:
Rufen Sie in der Google Cloud Console über Vertex AI Studio die Seite Eingabeaufforderung erstellen auf.
Wählen Sie Fundierung: Ihre Daten aus.
Wählen Sie die Fundierungsquelle RAG Engine aus.
Wählen Sie in der Liste Korpus den Namen Ihres Korpus aus.
Wählen Sie im Feld Top-K-Ähnlichkeit die Standardeinstellung 20 aus.
Klicken Sie auf Speichern.
Nächste Schritte
- Weitere Informationen zur verantwortungsbewussten Anwendung von KI und Sicherheitsfiltern finden Sie unter Best Practices für die verantwortungsbewusste Anwendung von KI und Sicherheitsfilter von Vertex AI.
- Weitere Informationen zur Implementierung von RAG durch die RAG Engine finden Sie unter RAG Engine.