Google Gemini API 新增「搜索錨定」功能利用 Google 搜索實時數據確保準確性

11月01日 12:10 新浪網 news-china-auto-hilite

Google 宣佈在其 Gemini API 和 Google AI Studio 中推出新功能「Google 搜索錨定」。該功能利用 Google 搜索的實時數據，提供更準確和最新的信息，並附帶支持鏈接和搜索建議，使 AI 應用回答更加可信且便於溯源。

功能概述

減少幻覺現象
- 「幻覺」指的是 AI 生成錯誤或不準確信息的現象。借助 Google 搜索錨定功能，AI 可以在回答用戶問題時引入來自 Google 搜索的最新信息，幫助降低錯誤發生率。
- 這種錨定可以在生成內容時提供實時數據支持，以減少過時信息帶來的誤導。
- Google 提供了一個示例：在問到 2024 年最佳喜劇劇集艾美獎的得主時，沒有啟用錨定的模型錯誤地回答為《Ted Lasso》，而實際上得獎作品為《Hacks》。啟用錨定後，模型不僅回答正確，還附上了支持鏈接和更多上下文。
實時更新的信息
- 通過實時獲取 Google 搜索結果，錨定功能確保模型回答的是最新的內容。這對於動態領域（如新聞、股票、天氣）特別有用。
- 開發者可以選擇讓所有查詢使用錨定，也可以讓模型根據需求自行判斷哪些查詢需要 Google 搜索來補充數據。
- 例如，用戶詢問最新的體育比賽結果時，AI 會從 Google 搜索中獲取更新，以確保回答的準確性和時效性。
提升信任度和來源透明度
- 錨定功能使模型可以在回答中提供可信賴的來源鏈接，提升用戶對 AI 回答的信任度。這種方式不僅提高了 AI 的透明度，還鼓勵用戶點擊鏈接，獲取更多詳細信息。
- Google 強調，這種方式可以增加模型回答的可信度，因為用戶通常在收到 AI 答案後，還會查閱 Google 搜索來確認。
- 例如，用戶如果收到關於健康建議的回答，可以直接點擊支持鏈接，查閱該建議的出處和進一步解釋。
信息豐富性
- 通過集成 Google 搜索的內容，錨定功能讓模型的回答更具深度。模型不僅提供基本答案，還可以借助實時的外部信息，豐富回答細節。
- 在某些應用場景下，比如問答平台或教育工具，用戶可以獲得更多上下文信息，使回答內容更有層次感。

使用方法與定價

在 Google AI Studio 中激活
- 開發者可以在 Google AI Studio 的「工具」選項中開啟「Google 搜索錨定」功能，免費提供試用。
在 Gemini API 中使用
- 開發者可通過啟用 API 的「google_search_retrieval」工具來使用錨定功能，按每千次查詢收費 35 美元。
- 此功能尤其適合需要高頻更新或準確性的應用，比如新聞聚合、數據監控等。

動態檢索機制

Google 提供了
動態檢索控制層

，幫助開發者優化查詢流程：
- 多樣化設置：開發者可靈活設置何時啟用錨定。例如，可以選擇所有查詢都使用 Google 搜索數據，或只在特定條件下才啟用動態檢索。
- 預測評分：開發者可以為查詢分配預測評分（範圍從 0 到 1），高分值的查詢更有可能受益於錨定。這樣，開發者可以調整是否啟用搜索錨定以控製成本和響應時間。預設閾值為 0.3，開發者可根據需要設定最適合的評分值。

實際應用案例

對比模式：Google AI Studio 提供了對比模式，開發者可以測試開啟和關閉錨定功能後的模型回答差異。例如，在 AI Studio 的對比模式中，左側未啟用錨定的回答可能較為簡單，而右側啟用錨定後的回答則包含支持鏈接和更完整的答案。

最新的Gemini1.5Flash模型使用GroundingwithGoogleSearch獲得更豐富的響應（右）
代碼示例

：
- 開發者可以通過 API 使用簡單的代碼調用示例：
  import google.generativeai as genaiimport osgenai.configure(api_key=os.environ[「API_KEY」])model = genai.GenerativeModel(‘models/gemini-1.5-flash-002’)response = model.generate_content(contents=「今年溫網冠軍是誰？」,tools=‘google_search_retrieval’)print(response)
- 在代碼返回的內容中包含 groundingMetadata 元數據，其中有支持鏈接、置信度評分和搜索建議，幫助開發者更好地理解查詢結果。