来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 的大型语言模型 (LLM) API 在大多数情况下都能提供可接受的回复。 但是，在回答最近发生的事情时，它们无一例外都惨遭失败。 由于这些 LLM 是在特定的数据集上训练出来的，因此它们有一个知识截止日期。 为了避免这一问题，Google 今天宣布了 Google AI Studio 和 Gemini API 中的一项新功能，该功能将允许用户将其响应与 Google 搜索结合起来。
新的"Google搜索Grounding"功能将使开发人员能够从 Gemini LLMs 中获得更准确、更新鲜的响应。 这项新功能的最大特点是，模型甚至会提供与Grounding响应相对应的Grounding源（内联支持链接）和搜索建议。
所有通用版本的Gemini 1.5 模型都支持Google搜索Grounding新功能。 不过，它的成本相当高。 开发人员需要为每 1000 次Grounding查询支付 35 美元。 要启用该功能，开发人员可以访问 Google AI Studio 的"工具"部分，或启用 API 中的"google_search_retrieval"工具。 与以往一样，这项新的"Grounding"功能可以在 Google AI Studio 中免费测试。
Google建议开发人员在以下情况下使用这项新功能：
减少幻觉： Grounding有助于确保人工智能应用程序为用户提供更多真实信息。
更多最新信息： 有了基础，模型可以获取实时信息，使人工智能应用与更广泛的场景相关并适用。
增强发布商的可信度和流量： 通过提供支持链接，Grounding为人工智能应用带来了透明度，使其更值得信赖，并鼓励用户点击底层来源以了解更多信息。
更丰富的信息： 通过从Google搜索中提取信息来增强模型响应，Grounding可为许多查询提供更丰富的色彩。
启用这项新功能后，当用户向Gemini模型应用程序接口发送查询时，应用程序接口将使用Google搜索引擎查找与查询相关的最新信息，并将其发送给Gemini模型。 然后，模型将以更准确的最新信息做出回应。
