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Grounding AI

Tecnica di ancoraggio delle risposte dei modelli IA a dati fattuali — eliminazione delle allucinazioni fornendo contesto da fonti affidabili.

Cos'è il Grounding?

Il Grounding è una tecnica che consiste nel fornire ai modelli IA dati fattuali e aggiornati come contesto prima di generare una risposta. L'obiettivo: il modello basa la risposta su informazioni reali, non su una «memoria» potenzialmente obsoleta dai dati di addestramento.

Grounding e allucinazioni

Le allucinazioni IA (generazione di informazioni false ma plausibili) sono uno dei maggiori problemi nell'implementazione aziendale. Il Grounding minimizza questo rischio: il modello riceve documenti specifici, dati da database, risultati di ricerca e deve basare la risposta sui materiali forniti.

Metodi di Grounding

Gli approcci comuni includono: RAG (ricerca di documenti rilevanti e inclusione nel prompt), function calling (il modello interroga API durante la generazione della risposta), grafi della conoscenza (fonti di fatti strutturate) e tool use (il modello utilizza calcolatrici, database, motori di ricerca).

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