Cómo conectar las respuestas de Gemini a la Búsqueda de Google: una nueva función costosa para los desarrolladores

Las API de modelos de lenguaje grande (LLM) de vanguardia de OpenAI, Anthropic y Google generalmente brindan respuestas satisfactorias. Sin embargo, tienen dificultades significativas con las solicitudes relacionadas con eventos actuales. Esta limitación se debe a su conjunto de entrenamiento, que tiene un punto de corte de conocimiento específico. Para abordar este problema, Google presentó recientemente una función innovadora en Google AI Studio y la API Gemini que permite a los usuarios integrar respuestas con datos de búsqueda de Google en tiempo real.

La innovadora función Grounding con Google Search permite a los desarrolladores generar respuestas más precisas y actualizadas a partir de los LLM de Gemini. Un aspecto destacado de esta función es que incluye referencias de base (enlaces en línea a fuentes), así como sugerencias de búsqueda relevantes para las respuestas contextuales.

Esta nueva función es compatible con todas las versiones disponibles públicamente de los modelos Gemini 1.5. Sin embargo, tiene un precio de 35 dólares por cada 1.000 consultas basadas en datos. Los desarrolladores interesados en utilizar esta funcionalidad pueden navegar a la sección «Herramientas» dentro de Google AI Studio o activar la herramienta «google_search_retrieval» dentro de la API. Como siempre, los usuarios pueden experimentar con esta funcionalidad de Grounding de forma gratuita a través de Google AI Studio.

Google recomienda a los desarrolladores que aprovechen esta función en varios escenarios clave:

Alucinaciones minimizadas: la conexión a tierra contribuye a proporcionar información más precisa, mejorando la confiabilidad de los resultados de la IA.

Acceso a información actual: Grounding permite que los modelos extraigan datos en tiempo real, lo que garantiza que las respuestas de la IA sigan siendo relevantes para una gama más amplia de contextos.

Mayor confiabilidad y tráfico de editores: al incorporar enlaces de origen, Grounding fomenta la transparencia en las aplicaciones de IA, lo que alienta a los usuarios a investigar el contenido referenciado para obtener más información.

Datos más completos: al utilizar información de la Búsqueda de Google, Grounding puede enriquecer las respuestas con contexto y detalles adicionales.

Cuando se activa esta función, al recibir una consulta del usuario, la API del modelo Gemini accederá al motor de búsqueda de Google para recuperar la información más reciente pertinente a la consulta, que será procesada por el modelo Gemini para ofrecer una respuesta más precisa y actualizada.

Fuente

Crédito de las imágenes: Neowin.net