Google покращує managed RAG в Gemini API: мультимодальність та кастомні метадані
Google оновив managed RAG (Retrieval-Augmented Generation) в Gemini API, спростивши створення RAG-систем для типових задач. Оновлення включає мультимодальну підтримку, фільтрацію за метаданими та цитування на рівні сторінок, що прискорить розробку та зменшить залежність від ручної конфігурації.
🚀 Зручний старт для RAG. Спрощує розробку, але може призвести до vendor lock-in, особливо якщо вже використовуєте інфраструктуру Google.
Ключові тези
- Managed RAG в Gemini API тепер підтримує мультимодальні вхідні дані, включно із зображеннями.
- Кастомні метадані дозволяють фільтрувати документи на основі міток key-value.
- Цитування на рівні сторінок пов'язує відповіді моделі з конкретними сторінками у вихідних PDF-файлах.
🎯 Чи підходить це вашому бізнесу?
Заповніть профіль компанії — і ми автоматично покажемо, чи варто вам це впроваджувати.
Заповнити профіль · 30 секунд🔒 Підтекст (Insider)
Google прагне спростити впровадження RAG, щоб конкурувати з OpenAI. Мультимодальність і метадані роблять Gemini API привабливішим для розробників, але перехід на іншу платформу може бути складним.
Такий розбір щоранку о 08:00
Персональний AI-дайджест для вашої галузі — щодня у Telegram
Навчіть вашу команду будувати такі AI-автоматизації
За 5 днів кожен співробітник побудує автоматизацію для своєї ділянки роботи.
Дізнатись більше → aiupskill.live