【要約】Gemini APIで最新情報を取得する方法｜Groundingあり・なしをPythonで比較してみた [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
AIアプリケーションの開発者が、LLMの知識限界に起因する情報の陳腐化やハルシネーションに直面している。モデルは学習時点のデータしか保持していないため、最新の技術動向やニュースを正確に回答できない。具体的には以下の問題が発生する。
- ・学習データ以降の出来事に対する誤情報の生成。
- ・回答の根拠となる参照元が提示されないことによる信頼性の欠如。
- ・最新情報を取得するための外部検索機能の実装コスト。
// Approach
筆者が、Gemini APIのツール機能を活用して、最新情報を取得する2つの手法をPythonで検証した。検索による広範な情報取得と、特定URLの読み込みを使い分けるアプローチである。具体的な手法は以下の通り。
- ・Grounding (Google Search): Google検索を利用し、最新情報を取得して参照元を提示する。
- ・URL Context: 指定した特定のURLの内容を直接読み取り、要約や抽出を行う。
- ・Python SDKを用いた比較検証: 同じモデルを用い、機能の有無による回答の差を測定した。
// Result
検証の結果、Groundingの有効化によって回答の鮮度が劇的に向上することが確認された。Node.jsのバージョン比較では、Groundingありのみが最新のLTSを正確に回答した。また、以下の知見が得られた。
- ・参照元取得時、grounding_chunksが空でもsearch_entry_pointに情報が含まれる場合がある。
- ・URL Contextは、特定のドキュメント解析において高い精度を発揮する。
- ・モデル選定では、Grounding単価とトークン単価のバランスが重要である。
Senior Engineer Insight
> 実戦投入においては、コストの予測可能性が最大の懸念点となる。Groundingは検索クエリ単位の課金であり、1リクエストで複数クエリが走る可能性がある。そのため、単純なトークン単価だけでなく、検索回数を含めた総コストの試算が不可欠だ。また、参照元取得の挙動が質問の長さ等に依存する点は、実装時のエラーハンドリングにおいて重要となる。search_entry_pointへのフォールバックを組み込み、堅牢なシステムを構築すべきである。