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 con 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). La recuperación suele realizarse con un motor de búsqueda, que usa un índice que está incorporado con los significados semánticos del texto de origen.
También hay servicios y APIs de componentes que implementan el ciclo de vida de la RAG, como la API de Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform Builder, que permite la compilación combinada. Con la compilación 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 la 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 es de alto rendimiento y usa una base de datos de vectores de alta calidad.
- API de Check Grounding: Esta API compara el resultado de la RAG con los hechos recuperados y ayuda a garantizar que todas las declaraciones estén fundamentadas antes de devolver la respuesta al usuario.
Fundamenta respuestas con RAG Engine en Gemini Enterprise Agent Platform
Para fundamentar las respuestas con RAG Engine, debes crear una instrucción. Haz lo siguiente:
En la consola de Google Cloud , ve a la página Agent Studio.
En el panel lateral, en Configuración del modelo, ve a la sección Fundamentación y activa el botón de activación Tus datos.
En el panel de configuración, selecciona RAG Engine como la fuente de fundamentación.
En la lista Corpus, selecciona el nombre de tu corpus.
En el campo Similitud de Top-K, selecciona 20, que es el valor predeterminado.
Haz clic en Guardar.
¿Qué sigue?
- Para obtener más información sobre la IA responsable y los filtros de seguridad, consulta las prácticas recomendadas de IA responsable y los filtros de seguridad de Gemini Enterprise Agent Platform.
- Para obtener más información sobre cómo RAG Engine implementa la RAG, consulta RAG Engine.