Когда разработчики запрашивают обоснованный ответ, конфигурация динамического поиска назначает подсказке оценку прогнозирования, которая представляет собой значение от 0 до 1. Разработчики могут установить пороговое значение для того, какие баллы должны привести к «заземлению», что позволяет контролировать дополнительные расходы и задержки.

При включенном «заземлении» модель возвращает более точные ответы, используя информацию из поиска Google в режиме реального времени. Это обеспечивает актуальность и применимость приложений ИИ в более широком спектре сценариев. Кроме того, «заземлению» помогает снизить галлюцинации в ответах ИИ, предоставляя пользователям больше фактической информации.

«Заземление с помощью поиска Google помогает гарантировать, что приложения предоставляют пользователям более точную, актуальную и достоверную информацию. Предоставляя вспомогательные ссылки, заземление обеспечивает прозрачность приложений ИИ, делая их более надежными и побуждая пользователей переходить по основным источникам, чтобы узнать больше», — заявил представитель Google AI Studio.

В примерах, представленных Google AI Studio, модель выдаёт устаревший ответ без включенного «заземления», но отвечает точнее на основе последних доступных источников, когда «заземление» включено. В другом примере модель предоставляет минимальный ответ по умолчанию без «заземления», но возвращает более богатый ответ, включая поддерживающие ссылки, когда функция включена.

Grounding with Google Search в действии работает следующим образом: когда пользователь делает запрос с включенной функцией, служба использует поисковую систему Google для поиска актуальной и полной информации, которая имеет отношение к запросу, и отправляет её в модель. Затем модель отвечает с большей точностью и «свежестью», предоставляя источники и поисковые предложения.

Эта новая функция позволяет разработчикам предоставлять своим пользователям более точную, релевантную и достоверную информацию, используя результаты поиска Google для «заземления» приложений на базе Gemini.