Was ist Grounding?
Grounding ist eine Technik, bei der KI-Modelle faktische, aktuelle Daten als Kontext erhalten, bevor sie eine Antwort generieren. Das Ziel: Das Modell stützt seine Antwort auf reale Informationen, nicht auf potenziell veraltetes „Wissen“ aus Trainingsdaten.
Grounding und Halluzinationen
KI-Halluzinationen (das Generieren falscher, aber plausibel klingender Informationen) sind eines der größten Probleme beim Unternehmenseinsatz. Grounding minimiert dieses Risiko: Das Modell erhält spezifische Dokumente, Datenbankdaten, Suchergebnisse und muss seine Antwort auf die bereitgestellten Materialien stützen.
Grounding-Methoden
Gängige Ansätze umfassen: RAG (Suche relevanter Dokumente und Einbindung in den Prompt), Function Calling (Modell fragt APIs während der Antwortgenerierung ab), Knowledge Graphs (strukturelle Faktenquellen) und Tool Use (Modell nutzt Taschenrechner, Datenbanken, Suchmaschinen).