Gemini 平台集成 Parallel Web Search 提供者,让 Agent 基于实时网络结果进行推理。企业级功能更新,适用场景相对特定。
随着生成式 AI 从简单的聊天界面演进到执行自动 KYC 检查、目录数据充实、实时新闻分析和公司尽职调查等复杂任务的 Agent,对事实准确性的需求从未如此之高。
为了给开发者更多灵活性来将 Gemini 模型基础事实查询到可验证的实时信息,今天我们很高兴地宣布,Parallel Web Systems 现在是 Gemini Enterprise Agent Platform 上原生集成的网页基础事实查询提供商。
Parallel Web Search 的 Grounding 将 Gemini 模型锚定在高质量的实时网页搜索结果中。通过提供原始来源的精确引用,它确保你的 Agent 基于准确且可验证的信息采取行动。这一功能现在在整个 Agent Platform 中可用:可在 Gemini API 中调用,可在 Agent Studio 中选择,并可通过 Google Cloud Marketplace 订阅,使用量在你现有的 Google Cloud 发票上计量。
Parallel Web Systems 构建了专为 Agent 设计的搜索基础设施。Parallel 的 Search API 提供结构化的 LLM 优化结果,由专为 Agent 工作负载构建的专有网页索引驱动。通过与金融服务、法律和科技等领域的企业合作,Parallel 帮助大规模驱动生产级自主 Agent 工作流。
Agent Platform 上 Parallel Web Search 的 Grounding 将 Gemini 模型连接到 Parallel Web Systems 搜索 API 提供的公开网页数据。这项服务将 Parallel Web System 的网页索引与 Gemini 理解和分解复杂用户提示、从最相关搜索结果中提取见解以及生成带有精确引文注释的高准确度答案的原生能力相结合。由于 Parallel Web Search 在 Google Cloud 上运行,你可以从直接在现有云环境中实现的简化、安全集成中受益,并有选项为敏感工作负载提供零数据保留 (ZDR)。
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将 Parallel 添加到我们的生态系统中,为客户提供了扩展的许可和架构灵活性。Parallel Web Search 的 Grounding 的一个关键差异点是它对新用例的开放式方法。对于开发者来说,这意味着能够大规模执行程序调用的自由、提取和缓存网页数据以充实内部数据集,以及使用其他 LLM 对 Parallel Web Search 的 Grounding 结果进行后处理。这种灵活性支持复杂的架构,使企业能够自信地在生产环境中运行 Agent,并将 Gemini 的网页 Grounding 功能集成到现有的技术堆栈中。
这种扩展的灵活性使开发者能够构建高度专业化的 Agent 工作流,例如:
目录与数据库充实:提取并永久存储可验证的网页数据,以填补大型内部系统中的空隙。例如,管理大型产品库存的组织可以提取并永久存储网页数据以持续充实目录属性,或利用搜索数据自动补充和更新庞大的供应商和联系数据库。
自主 Agent:构建持续导航系统、检索实时信息并执行复杂程序工作流的 Agent。例如,具有严格监管要求的组织可以构建 Agent,自动对比内部文档与公共领域,或针对实时网页数据以程序方式运行全球合规和风险评估检查,无需人工干预。
多 Agent 编排:构建复杂的多 Agent 系统,其中中央编排器跨不同模型路由任务。由于 Parallel Web Search 的 Grounding 允许开发者将搜索结果传递给其他 LLM,他们可以创建助手,无缝地将上下文和查询传递给由不同 LLM 驱动的多样化、任务特定的子 Agent,以提供高度综合的见解。
集成 Parallel Web Search 的 Grounding 很简单,并直接内置到你的 Agent Platform 工作流中。要开始,通过 Google Cloud Marketplace 订阅 Parallel 服务,接受服务条款,并查看定价。购买计入你的符合条件的 Marketplace 福利,并在你的 Google Cloud 发票上进行合并计费。
订阅后,导航到 Agent Studio。从导航菜单,点击 + New 并选择 Chat。展开 Model settings 窗格并点击 Grounding with Partners 切换以打开 Customize partner grounding 菜单。选择 Parallel Web Search 作为你的 Grounding 来源,应用配置,你的 Gemini 模型将立即准备好生成锚定在可验证的实时网页信息中的响应。