谷歌公司昨日（10 月 31 日）发布新闻稿，宣布在其 Google AI Studio 和 Gemini API 中，推出 Grounding with Google Search 功能，支持用户通过谷歌搜索验证 AI 回答内容。 主流大模型的挑战包括 OpenAI、Anthropic 和 Google 在内，大部分大语言模型（LLM）由于训练数据集的原因，都有 1 个知识截止日期，因此在回答近期相关事件时，都表现得非常糟糕。 新功能简介Grounding with Google Search 功能旨在解决大型语言模型（LLM）在处理最新事件时的响应不足问题，开发者通过结合实时搜索，可以获得更准确和时效性的信息，提升 AI 应用的可靠性和实用性。
谷歌公司昨日（10 月 31 日）发布新闻稿，宣布在其 Google AI Studio 和 Gemini API 中，推出 Grounding with Google Search 功能，支持用户通过谷歌搜索验证 AI 回答内容。
主流大模型的挑战
包括 OpenAI、Anthropic 和 Google 在内，大部分大语言模型（LLM）由于训练数据集的原因，都有 1 个知识截止日期，因此在回答近期相关事件时，都表现得非常糟糕。
新功能简介
Grounding with Google Search 功能旨在解决大型语言模型（LLM）在处理最新事件时的响应不足问题，开发者通过结合实时搜索，可以获得更准确和时效性的信息，提升 AI 应用的可靠性和实用性。
AI在线援引谷歌官方新闻稿简介内容，附上该功能的优点如下：
减少幻觉：新功能通过提供基于现实的信息，确保 AI 应用向用户提供更准确的事实。
获取最新信息：结合谷歌搜索，模型能够实时访问信息，使其在多种场景下更具相关性。
增强可信度：通过提供支持链接，增强了 AI 应用的透明度，鼓励用户点击查阅更多信息。
丰富的信息内容：从谷歌搜索中提取的信息可以为许多查询提供更详尽的背景。
尽管“与谷歌搜索结合”功能能够显著提升信息的准确性，但其使用成本较高开发者每 1000 次基础查询，需支付 35 美元。
