谷歌Vertex AI更新，增强事实依据以减少AI虚构内容

了解如何在 Vertex AI 上利用数据驱动的洞察力来改进您的大语言模型应用，从而确保模型生成的结果不仅准确，而且与最新的信息保持同步。

借助 Vertex AI 中现已推出的 Grounding with Google Search 功能，您可以显著提高 AI 应用的知识覆盖范围。众多行业领导者，如 Moody's、MSCI、高盛和 ZoomInfo，都在利用此功能来增强其数据驱动型应用。利用这些增强功能，您可以确保您的 AI 模型能够访问并整合最新的信息，从而避免生成过时的回应。

此外，利用“检索增强生成”的力量，能够显著提升 AI 模型在特定领域内的知识水平，使它们能够提供更专业且相关的答案。利用“检索增强生成”，您可以使 AI 应用具备访问并整合外部知识库的能力，从而确保其回应的准确性和深度。

此外，“上下文学习”技术允许模型在推理过程中访问并整合外部信息，而无需重新训练。此方法尤其适用于 Gemini 模型，可以帮助它们提供更准确、信息更丰富的回应。通过 Vertex AI 的 Experiments 平台，您可以便捷地测试 Gemini 1.5 Flash 的上下文学习能力。通过上下文学习，可以有效扩展 AI 模型的知识边界，确保其回应的准确性。

最后，Vector Search 功能通过整合非结构化数据，进一步丰富了信息检索过程。这种方法能够支持更广泛的数据类型，并提升搜索结果的相关性和准确性。结合 Grounding with Google Search 功能，您可以进一步增强 Gemini 模型的上下文感知能力，确保其生成的答案不仅准确，而且与最新的信息保持同步。

关键要点：

了解 Vertex AI 的新功能如何增强 AI 应用。

探索“上下文学习”如何帮助模型访问最新信息并改进回应。

发现 Vector Search 如何丰富信息检索过程并提高搜索结果的质量。