במסגרת חוויית השימוש ב-Retrieval Augmented Generation (יצירה משולבת-אחזור, RAG) בחיפוש מבוסס סוכנים, אתם יכולים ליצור תשובות מבוססות-מידע להנחיות על סמך מקורות המידע הבאים:
- חיפוש Google: כדאי להשתמש בעיגון באמצעות חיפוש Google אם רוצים לקשר את המודל לידע על העולם, למגוון רחב של נושאים או למידע עדכני באינטרנט. עיגון באמצעות חיפוש Google תומך באחזור דינמי שמאפשר לכם ליצור תוצאות שמבוססות על נתונים מחיפוש Google רק כשצריך. לכן, הגדרת השליפה הדינמית בודקת אם ההנחיה דורשת ידע על אירועים מהזמן האחרון, ומפעילה את עיגון באמצעות חיפוש Google. מידע נוסף זמין במאמר בנושא אחזור דינמי.
- טקסט מוטבע: אפשר להשתמש בהארקה עם טקסט מוטבע כדי להארק את התשובה בחלקים של טקסט שנקראים טקסט עובדתי ומסופקים בבקשה. עובדה היא הצהרה שסופקה על ידי המשתמש ונחשבת לעובדתית עבור בקשה נתונה. המודל לא בודק את האותנטיות של הטקסט של העובדה.
- מאגרי נתונים של חיפוש מבוסס סוכנים: אם רוצים לקשר את המודל למסמכים של הארגון ממאגרי נתונים של חיפוש מבוסס סוכנים, צריך להשתמש בהארקה עם חיפוש מבוסס סוכנים.
בדף הזה נסביר איך ליצור תשובות מבוססות-הקשר על סמך מקורות ההקשר האלה, באמצעות הגישות הבאות:
יצירת תשובה בשיחה אחת
בנוסף, אתם יכולים לבחור להזרים את התשובות מהמודל. יצירת תשובה שמבוססת על מקורות באמצעות סטרימינג היא תכונה ניסיונית.
אתם יכולים להשתמש בשיטות אחרות כדי ליצור תשובות מבוססות-קרקע, בהתאם לאפליקציה שלכם. מידע נוסף מופיע במאמר Vertex AI APIs for building search and RAG experiences.