Kiedy zadajesz Leo pewne rodzaje pytań, oczekujesz, że odpowiedź będzie się odnosić do aktualnych wydarzeń, ale Leo może potrzebować informacji, których nie posiada w swoich początkowych danych treningowych, aby odpowiedzieć na pytanie.

Wyszukując informacje i wykorzystując wyniki w swojej odpowiedzi Leo może poprawić dokładność i trafność swoich odpowiedzi, szczególnie w przypadku zapytań, gdzie model językowy może być skłonny do generowania niepewnych informacji lub nawet „omamów”.

Jak to działa?

Leo używa API Brave Search do zbierania istotnych informacji. Następnie Leo dodaje wyniki wyszukiwania do przekazanego przez użytkownika polecenia i wysyła je razem do swojego modelu językowego. Leo będzie wtedy miał dostęp do istotnych aktualnych informacji, które może uwzględnić przy formułowaniu odpowiedzi na polecenie.

Możesz dowiedzieć się więcej o tym, jak działają modele i jakie kroki Brave podejmuje, aby chronić twoją prywatność, w tym dokumencie: Jakie są różnice między modelami AI Leo?

Oczywiście, jak wyjaśniono, gdy użytkownicy aktywują Leo, dokładność odpowiedzi nie jest gwarantowana i może zawierać niedokładne, wprowadzające w błąd lub fałszywe informacje. Zawsze warto sprawdzać źródła bezpośrednio, aby potwierdzić poszukiwane informacje.