Grounding with Google Search の概要
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。
1. Grounding with Google Search
本日 (2024年10月31日)、「Google AI Studio」と「Gemini API」で「Grounding with Google Search」がリリースされました。これにより、開発者はGoogle検索を活用して、「Gemini」からより正確で最新の応答を得ることができます。それに加えて、モデルは「Grounding Sources」(情報源)と「Google Search Suggestions」(検索候補) を返します。
「Grounding with Google Search」は、「Gemini 1.5」の一般提供版すべてでサポートされています。開発者は、「Google AI Studio」の 「Tools」の「Grounding」、またはAPIの「google_search_retrieval」を有効にすることで利用することができます。「Grounding」は、「Google AI Studio」で無料でテストできます。APIは有料プランで利用できます ( 1,000件のGroundedクエリあたり35 ドル)。
2. Grounding with Google Search を使用すべき場面
「Grounding with Google Search」を使用すべき場面は、次のとおおりです。
3. Grounding with Google Search のしくみ
ユーザーがGroundingを有効にしてクエリを実行すると、サービスは Google の検索エンジンを使用して、クエリに関連する最新かつ包括的な情報を検索し、それをモデルに送信します。その後、モデルはより高い精度と最新性で応答し、「Grounding Sources」と「Google Search Suggestions」を提供します。
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)
# レスポンスには、Grounding Sources、信頼スコア、Google Search Suggestionsを含む
Google検索でのGroundingが有効になっている場合でも、セッション内のすべてのクエリが必ずしもGroundingを必要とするわけではないため、追加のコストと遅延が発生します。ここで、開発者は「dynamic retrieval」によってコントロールの第2のレイヤーを持つことになります。
開発者がGroundingされた回答を要求すると、「dynamic retrieval」によってプロンプトに予測スコアが割り当てられます。これは 0 から 1 の間の浮動小数点値です。プロンプトがGroundingの恩恵を受ける可能性が高いほど、この値は高くなります。開発者は要求時に、Groundingにつながるスコアのしきい値を設定できます (デフォルトのしきい値は 0.3 です)。開発者は、しきい値のさまざまなオプションをテストして、アプリに最適なものを確認する必要があります。
Google検索の結果を「Gemini」ベースのアプリの基礎として使用することで、開発者はより正確で関連性が高く、信頼できる情報をユーザーに提供できます。詳しくはドキュメントを参照してください。