API Tìm kiếm Google cho LLM: Quy trình nghiên cứu có kế hoạch và giới hạn

Tóm tắt nhanh:

• Một tác vụ nghiên cứu cần có điều kiện hoàn thành trước truy vấn đầu tiên. Quyết định bằng chứng nào sẽ trả lời được câu hỏi của người dùng và điều gì nằm ngoài phạm vi.
• Mỗi lần chỉnh sửa truy vấn phải nhắm tới một điểm chưa chắc chắn đã được đặt tên. Mở rộng câu chữ mà không gắn với mục đích bằng chứng có thể tạo ra hoạt động mà không giải quyết được tác vụ.
• Nguồn mâu thuẫn đòi hỏi so sánh về mức độ áp dụng. Thời điểm xuất bản, phiên bản sản phẩm và khu vực tài phán có thể giải thích một bất đồng bề ngoài.
• Scrapeless Google Search API hỗ trợ bước khám phá. Ứng dụng của bạn kiểm soát kế hoạch nghiên cứu, so sánh bằng chứng và quyết định khi nào dừng lại.

---

Giới thiệu: Nghiên cứu Cần Một Điểm Dừng

Một trợ lý nghiên cứu có thể tiếp tục tìm các trang liên quan sau khi đã có đủ thông tin để trả lời câu hỏi. Nó cũng có thể dừng quá sớm vì kết quả có vẻ hợp lý đầu tiên giống với câu trả lời mà nó trông đợi. Cả hai hành vi này xuất hiện khi quy trình làm việc thiếu một mô tả rõ ràng về điều nó đang cố gắng xác lập.

Một quy trình làm việc LLM Google Search API nên liên kết mọi thao tác tìm kiếm với một phần chưa được giải quyết trong yêu cầu của người dùng. Mối liên kết đó cung cấp cho ứng dụng cơ sở để tiếp tục, thu hẹp câu trả lời hoặc dừng lại với một lời giải thích. Nó cũng cung cấp cho người dùng một kết quả nghiên cứu mà họ có thể kiểm tra thay vì một tập hợp các liên kết lỏng lẻo.

Scrapeless Google Search API cung cấp kết quả Google có cấu trúc để khám phá các nguồn ứng viên. Thiết kế dưới đây đặt khả năng đó vào bên trong một quy trình nghiên cứu có giới hạn, sử dụng các câu hỏi giả định về chính sách sản phẩm để làm cho các quyết định trở nên cụ thể. Đây là một bản hướng dẫn vận hành, không có lời gọi API, ví dụ có thể thực thi hay kết quả nghiên cứu được bịa ra.

Chuyển Câu Hỏi của Người Dùng Thành Mục Tiêu Bằng Chứng

Mục tiêu bằng chứng nêu rõ điều gì phải được xác lập để câu trả lời trở nên hữu ích. Hãy viết nó theo quyết định của người dùng, bao gồm thực thể, ngữ cảnh áp dụng và khoảng thời gian được yêu cầu.

Giả sử một người dùng giả định hỏi liệu một sản phẩm phần mềm có thể được sử dụng ở một khu vực cụ thể theo các điều khoản công khai của nó hay không. Trước khi tìm kiếm, hãy xác định ấn bản sản phẩm mà người dùng muốn nói tới, liệu câu hỏi liên quan đến điều khoản hiện tại hay lịch sử, và liệu một câu trả lời dựa trên chính sách công khai có thể đáp ứng yêu cầu hay không. Một ngoại lệ theo hợp đồng riêng tư sẽ cần một nguồn được ủy quyền khác.

Mục tiêu bằng chứng có thể yêu cầu các điều khoản chính thức áp dụng và đoạn văn xác định điều kiện đủ điều kiện theo khu vực. Mục tiêu đó hẹp hơn so với việc thu thập các trang về sản phẩm. Nó cũng ngăn tác nhân trả lời câu hỏi về khả dụng chung khi người dùng đã hỏi về sự cho phép theo một chính sách cụ thể.

Một kế hoạch nghiên cứu nên bảo toàn các giả định chưa được giải quyết. Nếu không thể xác định ấn bản sản phẩm từ yêu cầu, hãy đánh dấu sự mơ hồ đó thay vì chọn phiên bản quen thuộc nhất. Ứng dụng có thể xin làm rõ khi sự phân biệt này chi phối câu trả lời, hoặc nêu một giả định hẹp khi tác vụ cho phép.

Chọn Lộ Trình Tìm Kiếm cho Sự Kiện Thiếu Hụt

Lộ trình tìm kiếm nên bám theo thông tin đang thiếu. Bước khám phá có thể tìm ra một nguồn chính thức chưa quen thuộc, một phiên bản chính sách cụ thể hoặc một lời giải thích chỉ ra tài liệu gốc bên dưới.

Đối với ví dụ về điều khoản theo khu vực, hãy bắt đầu với nhà phát hành và khái niệm chính sách thay vì một truy vấn rộng về việc sản phẩm có tốt hay không. Nếu người dùng hỏi về một giai đoạn trước đây, hãy đưa phạm vi lịch sử đó vào kế hoạch nghiên cứu. Nếu nhà phát hành đã đổi tên sản phẩm, hãy giữ cả danh tính cũ và hiện tại thay vì giả định chúng có thể thay thế cho nhau.

Sự khác biệt giữa bộ nhớ mô hình và truy xuất bên ngoài, được phân tích trong retrieval-augmented generation, giúp giải thích vì sao lộ trình này quan trọng. Việc một mô hình quen thuộc với chủ đề không chứng minh rằng nó có văn bản chính sách áp dụng. Bước khám phá nên tìm tài liệu cần thiết cho tác vụ thay vì chỉ xác nhận ngôn ngữ quen thuộc.

Kịch bản Google Tìm kiếm cho việc neo mô hình AI vào thực tế kết nối việc khám phá công khai có cấu trúc với nhu cầu thông tin đó. Giữ vai trò này ở phạm vi hẹp: kết quả tìm kiếm xác định nơi có thể tìm thấy bằng chứng hữu ích. Việc nguồn đó có trả lời câu hỏi hay không phụ thuộc vào tài liệu đã thu thập và mức độ áp dụng của nó.

Gắn Một Lý Do Cho Mỗi Lần Chỉnh Sửa Truy Vấn

Một lần chỉnh sửa truy vấn nên giải quyết một điều kiện chưa được giải quyết cụ thể. Hãy ghi lại lý do trước khi mở rộng lộ trình nghiên cứu để ứng dụng sau đó có thể đánh giá liệu công việc bổ sung có hữu ích hay không.
Các lý do hữu ích bao gồm nhận diện thực thể chưa được giải quyết, thiếu khoảng thời gian hiệu lực, phạm vi địa lý không rõ ràng hoặc thiếu nguồn chính. Những lý do này dẫn đến các bản sửa đổi khác nhau. Việc thêm phiên bản sản phẩm có thể giải quyết vấn đề nhận diện; tìm một chính sách chính thức đã được lưu trữ có thể giải quyết vấn đề thời gian. Chỉ đơn thuần thay thế một từ bằng một từ đồng nghĩa có thể không giải quyết được điều nào trong số đó.

Giữ câu hỏi gốc tách biệt với cách diễn đạt khám phá hiện tại. Các thuật ngữ tìm kiếm có thể phát triển khi ứng dụng học được thuật ngữ của nhà xuất bản, nhưng quyết định mà người dùng hướng tới cần giữ ổn định. Nếu không, quy trình làm việc có thể trôi dạt sang việc trả lời một câu hỏi thuận tiện hơn mà không nhận ra sự thay đổi.

Sử dụng một bản ghi quyết định ngắn gọn: điều gì chưa biết, tại sao bước tiếp theo có thể giải quyết được nó, và quan sát nào sẽ biện minh cho việc chuyển sang bước khác. Đây là một thực hành ứng dụng được đề xuất, không phải là một trường đầu ra của dịch vụ tìm kiếm. Giá trị của nó là làm cho việc mở rộng tìm kiếm có thể được xem xét lại khi tác nhân sử dụng phần hạn mức còn lại.

Đọc Đủ Để Kiểm Tra Tính Áp Dụng

Việc đọc nguồn cần xác định liệu tài liệu có áp dụng cho mục tiêu bằng chứng hay không. Đoạn trích kết quả có thể gợi ý tính liên quan mà không chứa các ngoại lệ hoặc phạm vi điều chỉnh câu trả lời.

Đối với câu hỏi điều khoản giả định, hãy kiểm tra danh tính sản phẩm, khu vực, trạng thái và các điều kiện liên quan của tài liệu. Nếu một đoạn đề cập đến một dịch vụ có liên quan, đừng khái quát nó sang sản phẩm được yêu cầu. Nếu một điều khoản phía sau giới hạn khả năng đủ điều kiện, hãy giữ điều kiện đó trong tuyên bố cuối cùng.

Kết nối đoạn trích đã thu được với nguồn gốc của nó bằng thông tin xuất xứ. Ứng dụng nên giữ đủ ngữ cảnh để giải thích đã đọc phiên bản nguồn nào và kết luận nào phụ thuộc vào nó. Mối quan hệ quan trọng hơn việc trình bày một số lượng lớn trích dẫn.

Khi không thể lấy được văn bản yêu cầu thông qua tuyến đường được cho phép, hãy đánh dấu việc kiểm tra tính áp dụng là chưa hoàn thành. Một tiêu đề hấp dẫn không thể lấp đầy khoảng trống đó. Hành động tiếp theo có thể là một tìm kiếm có mục tiêu cho một bản tương đương chính thức có thể truy cập, một câu trả lời hẹp hơn dựa trên bằng chứng hiện có hoặc một kết quả chưa được giải quyết, tùy thuộc vào giới hạn của nhiệm vụ.

Bắt đầu Thu thập Dữ liệu với Scrapeless

Tăng sức mạnh cho quy trình tự động hóa và thu thập dữ liệu web của bạn với Scrapeless!
Đăng ký hôm nay và nhận 5 đô la tín dụng miễn phí — không cần thẻ tín dụng.

Nhận tín dụng miễn phí của bạn ngay bây giờ trong Bảng điều khiển Scrapeless.

Giải Quyết Xung Đột Bằng Cách So Sánh Phạm Vi

Các tuyên bố mâu thuẫn nên được so sánh về tính áp dụng trước khi ứng dụng lựa chọn giữa chúng. Một bất đồng rõ ràng có thể phản ánh các sản phẩm, khu vực hoặc giai đoạn khác nhau hơn là lỗi trong bất kỳ nguồn nào.

Giả sử một chính sách đã lưu trữ giả định có vẻ cho phép một hoạt động trong khi một thông báo hiện tại hạn chế nó. Nếu người dùng hỏi về hiện tại, văn bản đã lưu trữ có thể giải thích lịch sử mà không quyết định câu trả lời. Nếu câu hỏi liên quan đến một giao dịch mua trong quá khứ, các điều khoản lịch sử có thể là bằng chứng phù hợp. Việc xuất bản mới hơn không phải lúc nào cũng là quy tắc quyết định phổ quát.

Lưu thời gian thu thập riêng với khoảng thời gian hiệu lực do nhà xuất bản quy định. cách ghi dấu thời gian nhất quán làm cho các sự kiện của máy có thể so sánh được; nó không xác định khi nào một chính sách được áp dụng. Hãy giữ tuyên bố riêng của nguồn về khoảng thời gian đó và đánh dấu sự không chắc chắn khi mối quan hệ không thể được xác lập.

Nếu các nguồn vẫn còn mâu thuẫn một cách đáng kể sau khi so sánh phạm vi, câu trả lời nên phản ánh mâu thuẫn chưa được giải quyết. Đừng trung bình các tuyên bố mâu thuẫn thành một sự thỏa hiệp bịa đặt. Một kết quả nghiên cứu hữu ích có thể xác định sự bất đồng và giải thích quyết định nào cần được làm rõ thêm từ cơ quan có thẩm quyền.

Dừng Khi Mức Độ Không Chắc Chắn Còn Lại Không Còn Biện Minh Cho Việc Tìm Kiếm

Một quy tắc dừng nên kết nối mức độ đầy đủ của bằng chứng với sự không chắc chắn còn lại của nhiệm vụ. Ứng dụng có thể dừng với một câu trả lời được hỗ trợ khi các điều kiện yêu cầu đã được thiết lập, hoặc với một kết quả chưa được giải quyết nhưng có giới hạn khi công việc được phép không thể thiết lập chúng.

Xác định mức độ đầy đủ trước khi xem xét tập ứng viên cuối cùng. Đối với câu hỏi về điều khoản, một đoạn chính thức có liên quan với bối cảnh áp dụng rõ ràng có thể đáp ứng mục tiêu. Tiếp tục thu thập bình luận sau thời điểm đó có thể làm tăng khối lượng cần đọc mà không thay đổi quyết định. Đối với một nhiệm vụ yêu cầu rõ ràng về bất đồng, việc so sánh rộng hơn có thể vẫn cần thiết.
Chất lượng là khái tương đối so với mục đích sử dụng, một sự phân biệt được phản ánh trong khung mô tả chất lượng dữ liệu. Do đó, quy tắc dừng nên khác nhau giữa việc đọc thăm dò và một tuyên bố đủ điều kiện mang tính hệ quả. Một nhãn độ tin cậy toàn cục duy nhất khó có thể diễn đạt rõ ràng những nghĩa vụ khác nhau đó.

Cũng hãy định nghĩa cạn kiệt tài nguyên như một lý do dừng riêng. Việc chạm tới giới hạn thời gian hoặc hạn mức tìm kiếm không đồng nghĩa với việc đã đủ bằng chứng. Kết quả cuối cùng nên giải thích phần nào được chứng cứ hỗ trợ, phần bất định còn lại và phạm vi công việc đã hoàn thành, mà không gợi ý rằng ứng dụng đã tìm kiếm toàn bộ web.

Trả Lời Theo Cách Giữ Nguyên Ranh Giới Nghiên Cứu

Câu trả lời nên nêu rõ điều gì được bằng chứng hỗ trợ và giữ lại bất kỳ điều kiện bổ sung nào ảnh hưởng đến quyết định của người dùng. Phạm vi của câu trả lời cần phù hợp với mục tiêu bằng chứng ban đầu.

Đối với nhiệm vụ chính sách sản phẩm giả định, một phản hồi được hỗ trợ sẽ phân biệt sản phẩm và khu vực được xác định, giai đoạn áp dụng chính sách và điều kiện liên quan. Nếu tình huống của người dùng đòi hỏi thông tin hợp đồng riêng tư, thì bằng chứng công khai không nên được trình bày như thể đã giải quyết câu hỏi riêng biệt đó.

Một câu trả lời một phần vẫn có thể hữu ích. Ứng dụng có thể thiết lập đường cơ sở công khai trong khi vẫn để ngỏ một ngoại lệ theo từng tài khoản chưa được giải quyết. Hãy giải thích sự tách biệt đó một cách rõ ràng. Tránh lấp đầy phần còn thiếu từ trí nhớ của mô hình chỉ vì câu trả lời trông sẽ không đầy đủ.

Hãy làm cho trích dẫn nguồn có tính chức năng. Người dùng nên có thể kiểm tra tài liệu liên quan đến tuyên bố mang tính hệ quả. Đánh giá nội bộ cũng có thể giữ lại các diễn giải bị bác bỏ và lý do chúng bị bác bỏ, để những người rà soát sau này có thể phân biệt một kết luận hẹp có chủ ý với một thiếu sót do vô ý.

Để Nội Dung Truy Xuất Bên Ngoài Ranh Giới Thẩm Quyền

Nội dung truy xuất nên dùng để hỗ trợ nghiên cứu, trong khi quyền phê chuẩn vẫn thuộc về người dùng và ứng dụng. Hướng dẫn trên một trang web không thể cấp quyền mở rộng nhiệm vụ hoặc tiết lộ thông tin.

Hãy tách truy vấn công khai khỏi ngữ cảnh mật. Một người dùng có thể mô tả một vấn đề kinh doanh riêng tư trong khi hỏi về một tiêu chuẩn công khai. Câu chữ phục vụ khám phá thường chỉ cần chủ đề công khai và bối cảnh áp dụng. Giữ các chi tiết riêng tư không cần thiết ra khỏi yêu cầu giúp giảm phơi lộ và làm cho hồ sơ nghiên cứu công khai dễ xem xét hơn.

Các nguyên tắc về quyền riêng tư cho hệ thống web ủng hộ việc cân nhắc mục đích và tối thiểu hóa. Áp dụng những khái niệm đó cho nhật ký truy vấn, kho lưu trữ nguồn và màn hình rà soát cũng như cho chính yêu cầu tìm kiếm. Việc giữ lại toàn bộ cuộc hội thoại trong mọi thành phần hiếm khi là cần thiết để hiểu tại sao một nguồn công khai được chọn.

Đối với các hành động tiếp theo, hãy yêu cầu kiểm tra ủy quyền hiện có của ứng dụng. Việc phát hiện một địa chỉ không đồng nghĩa với được phép liên hệ; đọc một chính sách không đồng nghĩa với được phép chấp nhận nó. Quy trình nghiên cứu có thể chuẩn bị một khuyến nghị trong khi vẫn để quyết định mang tính hệ quả cho người dùng hoặc cơ chế kiểm soát hệ thống phù hợp.

Mua Năng Lực Tìm Kiếm Cho Các Tuyến Nghiên Cứu Bạn Cho Phép

Một bản tóm tắt mua sắm nên mô tả các tuyến nghiên cứu được phê duyệt và lý do dừng. Điều này mang lại cho bên mua một khối lượng công việc rõ ràng hơn so với lời hứa không hạn chế là trả lời mọi câu hỏi về web.

Hãy chỉ định các họ nhiệm vụ, bối cảnh, giới hạn khám phá và trách nhiệm trong việc lấy văn bản nguồn. Bao gồm cách ứng dụng xử lý mơ hồ và tài liệu mâu thuẫn. Sau đó đánh giá giá Scrapeless hiện tại cho thành phần khám phá đồng thời lập ngân sách riêng cho đọc, suy luận và rà soát.

Sử dụng tổng quan giải pháp Google Search để kết nối thành phần tìm kiếm công khai với kết quả kinh doanh thực tế. Một tính năng nghiên cứu, một tác vụ giám sát và một sản phẩm phân tích có thể chia sẻ kết quả có cấu trúc trong khi vẫn cần lịch trình và tiêu chuẩn hoàn thành khác nhau. Hãy giữ nguyên những khác biệt đó trong hợp đồng bạn xây dựng xung quanh dịch vụ.

Để có cái nhìn sản phẩm rộng hơn, tìm kiếm được quản lý và các tác nhân dữ liệu minh họa cách các bề mặt thu thập riêng biệt có thể hỗ trợ ứng dụng AI. Hãy chọn bề mặt phù hợp với nhu cầu thông tin và xác nhận việc triển khai trong quá trình tích hợp. Khung lập kế hoạch này không giả định một tác nhân cụ thể đã được bật hoặc khẳng định rằng một kết nối đã được thực thi.

Kết Luận: Biến Mọi Lượt Tìm Kiếm Thành Có Thể Giải Thích Được

Một quy trình làm việc API Tìm kiếm Google với LLM trở nên dễ quản lý khi ứng dụng có thể giải thích vì sao nó đã tìm kiếm, mức độ không chắc chắn nào mà lần sửa đổi nhắm đến và vì sao việc nghiên cứu dừng lại. Lời giải thích đó cần giữ được giá trị cho dù kết quả là được hỗ trợ, một phần hay chưa được giải quyết.

Scrapeless có thể cung cấp khám phá có cấu trúc trong quy trình này. Bắt đầu bằng cách ghi lại mục tiêu bằng chứng và quy tắc dừng cho một nhiệm vụ nghiên cứu hẹp, sau đó sử dụng lộ trình thu được để đánh giá mức độ phù hợp vận hành. Ứng dụng có được một khả năng tìm kiếm với mục đích vẫn luôn hiển thị xuyên suốt quyết định của người dùng.

Sẵn sàng lập kế hoạch cho Ứng dụng Nghiên cứu Tìm kiếm của bạn?

Chia sẻ các câu hỏi thực tế với nhà phát triển trong Discord và Telegram.

Khám phá Scrapeless cho quy trình nghiên cứu của bạn với một họ câu hỏi được xác định rõ và một tiêu chuẩn bằng chứng mà nhóm của bạn có thể đánh giá.

Câu hỏi thường gặp

Hỏi: Điều gì khiến một quy trình tìm kiếm với LLM trở nên “bounded” (có giới hạn)?

Một quy trình tìm kiếm với LLM có giới hạn có mục tiêu thông tin được xác định, phạm vi nghiên cứu được cho phép, mức tài nguyên được cấp và quy tắc hoàn thành. Ứng dụng ghi lại liệu nó dừng vì bằng chứng đã đủ hay vì công việc tiếp theo sẽ vượt ra ngoài những giới hạn đó.

Hỏi: Khi nào một tác tử nên sửa đổi truy vấn?

Một tác tử nên sửa đổi truy vấn khi một mức độ không chắc chắn đã được đặt tên gợi ý một con đường khám phá phù hợp hơn. Danh tính, giai đoạn thời gian áp dụng và độ tin cậy của nguồn là những lý do hữu ích; việc tạo ra nhiều trang liên quan hơn tự nó không phải là tiêu chí hoàn thành.

Hỏi: Một tác tử nên xử lý các nguồn mâu thuẫn như thế nào?

Một tác tử nên so sánh phạm vi và tính áp dụng của nguồn trước khi coi các phát biểu là xung đột trực tiếp. Nếu một bất đồng trọng yếu vẫn chưa được giải quyết, câu trả lời nên giữ lại bất đồng đó thay vì bịa ra một sự đồng thuận.

Hỏi: Một đoạn trích từ kết quả tìm kiếm có thể hỗ trợ cho câu trả lời cuối cùng không?

Một đoạn trích có thể định hướng việc chọn ứng viên, nhưng một khẳng định hệ trọng nên phụ thuộc vào lượng tài liệu nguồn phù hợp đủ lớn. Một trích đoạn ngắn có thể lược mất các điều kiện cần thiết để trả lời câu hỏi thực tế của người dùng.

Hỏi: Đạt đến giới hạn tìm kiếm có nghĩa là câu trả lời đã hoàn chỉnh không?

Đạt đến giới hạn tìm kiếm có nghĩa là công việc được cho phép đã kết thúc. Ứng dụng phải tách biệt việc xác định liệu bằng chứng hiện có hỗ trợ một câu trả lời đầy đủ, một câu trả lời một phần có điều kiện hay một kết quả chưa được giải quyết.