Mulai 29 April 2025, model Gemini 1.5 Pro dan Gemini 1.5 Flash tidak tersedia di project yang belum pernah menggunakan model ini, termasuk project baru. Untuk mengetahui detailnya, lihat Versi dan siklus proses model.
Tetap teratur dengan koleksi
Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.
Perujukan adalah teknik yang dapat Anda gunakan untuk membantu menghasilkan respons model yang lebih tepercaya, bermanfaat, dan faktual. Saat Anda mendasarkan respons model AI generatif, Anda menghubungkannya ke sumber informasi yang dapat diverifikasi. Untuk menerapkan
perujukan, biasanya Anda harus mengambil data sumber yang relevan. Praktik terbaik yang direkomendasikan adalah menggunakan teknik retrieval-augmented generation (RAG). Perolehan biasanya dilakukan menggunakan mesin telusur, yang menggunakan indeks yang disematkan dengan makna semantik teks sumber.
Ada juga layanan dan API komponen yang menerapkan siklus proses RAG,
seperti Vertex AI Search Builder API, yang memungkinkan pembuatan
campuran dan padanan. Dengan pembuatan kombinasi, Anda dapat menerapkan solusi RAG menggunakan
salah satu layanan atau API berikut:
API pembuatan berbasis data yang terpercaya: Anda dapat menggunakannya untuk menerapkan perujukan, atau menautkan ke penyedia pengambilan untuk siklus proses RAG yang lengkap.
Pengurai tata letak dokumen: Pengurai ini mewakili yang terbaik dari Document AI dan Gemini untuk pemahaman dokumen. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang parser tata letak, lihat Menggunakan parser tata letak.
Vertex AI Vector Search: Layanan penelusuran ini berperforma tinggi dan menggunakan database vektor berkualitas tinggi.
Check grounding API: API ini membandingkan output RAG dengan fakta yang diambil dan membantu memastikan bahwa semua pernyataan memiliki rujukan sebelum menampilkan respons kepada pengguna.
Meng-grounding respons menggunakan Mesin RAG Vertex AI
Untuk melakukan grounding respons menggunakan Vertex AI RAG Engine, Anda harus membuat perintah. Lakukan tindakan berikut:
Di konsol Google Cloud , buka halaman Create prompt menggunakan
Vertex AI Studio.
[[["Mudah dipahami","easyToUnderstand","thumb-up"],["Memecahkan masalah saya","solvedMyProblem","thumb-up"],["Lainnya","otherUp","thumb-up"]],[["Sulit dipahami","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informasi atau kode contoh salah","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Informasi/contoh yang saya butuhkan tidak ada","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Masalah terjemahan","translationIssue","thumb-down"],["Lainnya","otherDown","thumb-down"]],["Terakhir diperbarui pada 2025-09-04 UTC."],[],[],null,["# Ground responses using RAG\n\nGrounding is a technique that you can use to help produce model responses that\nare more trustworthy, helpful, and factual. When you ground generative AI model\nresponses, you connect them to verifiable sources of information. To implement\ngrounding, usually, you must retrieve relevant source data. The\nrecommended best practice is to use the retrieval-augmented generation (RAG)\ntechnique. Retrieval is usually done using a search engine, which uses an index\nthat's embedded with the semantic meanings of the source text.\n\nThere are also services and component APIs that implement the RAG lifecycle,\nsuch as the Vertex AI Search Builder API, which allows for mix-and-match\nbuilding. With mix-and-match building, you can implement a RAG solution using\nany of the following services or APIs:\n\n- **Grounding generation API**: You can use it to implement grounding, or link to a retrieval provider for the complete RAG lifecycle.\n- **Document layout parser** : This parser represents the best of Document AI and Gemini for document understanding. For more information about the layout parser, see [Use the layout parser](/vertex-ai/generative-ai/docs/rag-engine/layout-parser-integration#use-layout-parser).\n- **Vertex AI Vector Search**: This search service is highly performant and uses a high-quality vector database.\n- **Check grounding API**: This API compares RAG output with the retrieved facts and helps to ensure that all statements are grounded before returning the response to the user.\n\nGround responses using Vertex AI RAG Engine\n-------------------------------------------\n\nTo ground responses using Vertex AI RAG Engine, you must create a\nprompt. Do the following:\n\n1. In the Google Cloud console, go to the **Create prompt** page using\n Vertex AI Studio.\n\n [Go to Create prompt](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/studio/multimodal)\n2. Select **Grounding: Your data**.\n\n3. Select **RAG Engine** grounding source.\n\n4. From the **Corpus** list, select your corpus name.\n\n5. In the **Top-K Similarity** field, select **20**, which is the default.\n\n6. Click **Save**.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- To learn more about responsible AI and safety filters, see [responsible AI best practices and Vertex AI's safety filters](/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/responsible-ai).\n- To learn more about how RAG is implemented by RAG Engine, see [RAG Engine](/vertex-ai/generative-ai/docs/rag-overview)."]]