Grounding with Google Search: 新しいGemini APIとGoogle AI Studioの機能
2024年10月31日、Google AI StudioとGemini APIは「Grounding with Google Search」の機能を発表しました。この機能は、開発者がGeminiモデルからより正確で新鮮な回答を得るために、Googleの検索を活用できるようにするものです。本文では、この新機能の詳細と活用方法について説明します。
Groundingとは何か？
Groundingは、AIが提供する情報の正確性を向上させる技術です。具体的には、モデルがGoogleの検索エンジンを利用して最新の情報を取得し、それを基に回答を生成します。このプロセスにより、次のような利点があります。
- 誤情報の削減: Groundingは、AIアプリケーションがユーザーに対してより事実に基づく情報を提供することを助けます。
- 最新情報の提供: Groundingにより、モデルはリアルタイムの情報にアクセスできるため、さまざまなシナリオに関連性のあるAIアプリケーションが実現します。
- 信頼性の向上: 支援リンクを提供することで、GroundingはAIアプリケーションに透明性を持たせ、ユーザーが根拠を確認するためにリンクをクリックしやすくします。
- 情報の豊富さ: Googleの検索結果から情報を引き出すことで、より詳細な回答が得られます。
How Grounding with Google Search Works
ユーザーがGroundingを有効にしてクエリを送信すると、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で包括的な情報を探し、その情報をモデルへ送信します。モデルは、その情報を基に、より正確で新鮮な回答を生成し、インラインで基礎となるリンクや検索提案を提供します。
たとえば、次のようなコードでGrounding機能を使用することができます。
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="この年のウィンブルドンの勝者は？", tools='google_search_retrieval')
print(response)
Groundingの利点を最大化するには？
開発者は、いくつかの基準に基づいてGroundingを有効にすることで、この新機能の利点を最大限に活用することができます。以下のようなシナリオにおいて、Grounding機能を積極的に活用することが推奨されています。
- 具体的な情報が求められるクエリに対して
- 最新の情報を必要とするアプリケーションに対して
- ユーザーの信頼を得る必要がある場合に対して
開発者へのヒント
Grounding機能の使用時には、すべてのクエリでGroundingを必ず有効にする必要はありません。これにより、コストとレイテンシを管理することができます。そこで、開発者にはダイナミックリトリーバルの設定をお勧めします。この設定により、プロンプトに対して予測スコアを割り当てることができ、スコアが高いほどGroundingが有効になります。デフォルトのスコア閾値は0.3ですが、さまざまなオプションを試すことが重要です。
今後の展望とユーザーからのフィードバック
Googleは、この新機能が開発者にとってどのように役立つのか、非常に期待しているようです。そして、ユーザーからのフィードバックを受け取り、さらに良い機能を提供するために努めています。
Grounding with Google Searchを活用することで、開発者はGemini技術を用いて、より正確で信頼性の高い情報をユーザーに提供できるでしょう。この新たな機能を通じて、AIアプリケーションの価値がさらに高まることを期待しています。
