Hari ini, kami meluncurkan Grounding dengan Google Penelusuran di Google AI Studio dan Gemini API, yang memungkinkan developer untuk mendapatkan respons yang lebih akurat dan segar dari model Gemini yang dibantu oleh Google Penelusuran. Selain respons yang lebih akurat, model ini juga menampilkan sumber grounding (link pendukung in-line) dan Saran Penelusuran yang mengarahkan pengguna ke hasil penelusuran yang sesuai dengan respons grounding.
Grounding dengan Google Penelusuran didukung dengan semua versi model Gemini 1.5 yang tersedia secara umum. Developer bisa mengaktifkannya di Google AI Studio di bagian “Tools” atau API dengan mengaktifkan alat 'google_search_retrieval'. Grounding dapat diuji coba secara gratis di Google AI Studio. Di API, developer bisa mengakses alat ini dengan tingkatan berbayar seharga $35 per 1.000 kueri yang di-grounding.
Developer sebaiknya mengaktifkan Grounding dengan Google Penelusuran untuk kueri dan aplikasi yang dapat memperoleh manfaat dari salah satu hal berikut:
Kami menunjukkan beberapa contoh di bawah ini, menggunakan Mode Compare baru AI Studio, di sini respons model mendapat manfaat dari Grounding dengan Google Penelusuran. Pada contoh pertama, model memberikan jawaban yang tidak akurat berdasarkan batas pengetahuannya (sebelah kiri), tetapi menjawab lebih akurat berdasarkan sumber terbaru yang tersedia (sebelah kanan) ketika grounding diaktifkan.
Dalam contoh ini, jika grounding tidak diaktifkan (sebelah kiri), model dengan sengaja menyajikan respons minimal secara default. Dengan grounding (sebelah kanan), model menampilkan respons yang lebih kaya, termasuk link pendukung.
Saat pengguna membuat kueri dengan grounding diaktifkan, layanan ini menggunakan mesin telusur Google untuk menemukan informasi terkini dan komprehensif yang relevan dengan kueri, serta mengirimkannya ke model. Model kemudian merespons dengan akurasi dan kesegaran yang lebih tinggi, dengan menyediakan sumber grounding in-line (link pendukung) dan Saran Penelusuran.
import google.generativeai as genai
import os
genai.configure(api_key=os.environ["API_KEY"])
model = genai.GenerativeModel('models/gemini-1.5-flash-002')
response = model.generate_content(contents="Who won Wimbledon this year?",
tools='google_search_retrieval')
print(response)
# Response contains `groundingMetadata` with grounding sources, confidence scores, and search suggestions
Lihat dokumentasi untuk kode selengkapnya.
Bahkan ketika Grounding dengan Google Penelusuran diaktifkan, tidak semua kueri dalam sebuah sesi memerlukan grounding, yang mengakibatkan biaya dan latensi tambahan. Di sinilah developer memiliki lapisan kontrol kedua dengan pengambilan dinamis.
Ketika developer meminta jawaban yang di-grounding, konfigurasi pengambilan dinamis akan memberikan skor prediksi kepada prompt, yang merupakan nilai floating point antara 0 dan 1. Nilai ini akan semakin tinggi jika prompt tersebut berpotensi mendapatkan manfaat dari grounding. Dalam permintaan mereka, developer bisa menetapkan nilai minimum untuk skor yang akan menghasilkan grounding (nilai minimum default adalah 0,3). Developer harus menguji berbagai opsi nilai minimum untuk melihat nilai yang paling sesuai bagi aplikasi mereka.
Dengan menggunakan hasil penelusuran Google untuk mendasari aplikasi berbasis Gemini, developer bisa memberikan informasi yang lebih akurat, relevan, dan tepercaya kepada pengguna. Lihat dokumentasi kami untuk mengetahui contoh kode mendetail dan petunjuk langkah demi langkah.
Kami mengharapkan masukan Anda dan sangat antusias menantikan kreasi yang akan Anda bangun dengan kemampuan baru ini!
