Google har nyligen tagit ett stort steg framåt inom AI-utveckling genom att integrera Google Sök i sina Gemini-modeller. Denna uppdatering, som finns tillgänglig i både Google AI Studio och via Gemini API, erbjuder utvecklare en banbrytande funktion: möjligheten att hämta uppdaterad och korrekt information direkt från Google Sök. Detta innebär att AI-modeller nu kan ge mer tillförlitliga och aktuella svar, och att utvecklare kan skapa AI-applikationer som är bättre förankrade i verkligheten.
Vad är Google Search Grounding?
Med Google Search Grounding kan AI-applikationer automatiskt hämta relevant information från Google Sök när de besvarar frågor. Detta minskar risken för att AI-modeller genererar felaktiga eller påhittade svar och ger istället användarna svar som är baserade på verklig och aktuell data. Dessutom får användarna tillgång till inline-citat och länkar till originalinnehållet, vilket gör det enklare att verifiera och lita på den information som presenteras.
Enkel integration med Gemini API
En av de mest imponerande aspekterna av denna uppdatering är hur lätt Google har gjort det för utvecklare att använda Google Sök i sina AI-applikationer. Genom Gemini API kan utvecklare aktivera webbsökning utan behov av komplicerad kod eller tredjepartsverktyg. Detta gör det möjligt att integrera realtidsdata på ett smidigt sätt, vilket minskar den tekniska komplexiteten för utvecklare och förbättrar slutprodukten för användarna.
Med den här funktionen kan utvecklare välja när sökgrundning ska aktiveras och använda ett dynamiskt hämtningssystem som styr hur ofta modellen ska hämta information från webben. Ett tröskelvärde mellan 0 (alltid) och 1 (aldrig) gör att AI kan anpassa sig efter specifika behov, vilket innebär att utvecklare har full kontroll över när och hur webbsökning används i deras applikationer.
Exempel på fördelarna med Google Search Grounding
Vid en privat demonstration visade Google hur en modell utan grundning felaktigt refererade till föråldrad information från 2023 när den blev tillfrågad om årets senaste Emmy-vinnare. Med Google Search Grounding aktiverad kunde modellen istället ge korrekt och aktuell information om vinnarna, tack vare att den hämtade data direkt från Google Sök. Detta exempel visar hur Search Grounding kan säkerställa att AI-applikationer är pålitliga och relevanta.
Transparens och stöd för publicistiska ekosystem
Google har säkerställt att den nya funktionen utesluter betalt annonsinnehåll och använder enbart organiska sökresultat. Detta är ett viktigt steg för att stödja publicistiska ekosystem, eftersom källhänvisningarna länkar tillbaka till originalinnehållet. Genom att ge användarna tillgång till den ursprungliga informationen hjälper Google till att stödja och förstärka trovärdiga källor och skapa ett mer transparent AI-ekosystem.
En ny standard för AI-utveckling
Med denna uppdatering differentierar Google sin AI-plattform och erbjuder en kraftfull funktion som gör Gemini-modellerna till ett attraktivt val för utvecklare. Med enkel åtkomst till Googles omfattande sök- och kunskapsgraf kan utvecklare skapa nästa generations AI-applikationer som kombinerar kraften i AI med den trovärdighet och precision som Googles sökmotor erbjuder. Google Search Grounding är ett svar på utvecklarnas behov av pålitlig och uppdaterad data och gör att framtidens AI-applikationer kan erbjuda en mer verklighetsförankrad upplevelse för användarna.
Utforska Google Search Grounding i AI Studio
Med Google Search Grounding ger Google sina AI-modeller en stabil och uppdaterad grund att stå på. Detta är en spännande utveckling för alla som arbetar inom AI-utveckling, och det finns goda möjligheter att denna funktion blir en ny standard för hur AI-modeller kan hålla sig aktuella och pålitliga i en värld där information snabbt förändras. Vill du testa Google Search Grounding själv? Besök Google AI Studio och se hur du kan skapa AI-applikationer som är både smarta och verklighetsförankrade.
