Czym jest grounding?
Grounding (uziemienie AI) to technika polegająca na dostarczeniu modelowi AI faktycznych, aktualnych danych jako kontekstu przed wygenerowaniem odpowiedzi. Cel: model bazuje na rzeczywistych informacjach, a nie na "pamięci" ze zbioru treningowego, który może być nieaktualny lub nieprecyzyjny.
Grounding a halucynacje
Halucynacje AI (generowanie fałszywych, ale brzmiących wiarygodnie informacji) to jeden z największych problemów wdrożeń enterprise. Grounding minimalizuje to ryzyko: model otrzymuje konkretne dokumenty, dane z bazy, wyniki wyszukiwania i musi opierać odpowiedź na dostarczonych materiałach, a nie wymyślać.
Metody groundingu
Najczęstsze podejścia to: RAG (Retrieval-Augmented Generation — wyszukiwanie relevantnych dokumentów i włączanie ich do promptu), function calling (model odpytuje API w czasie generowania odpowiedzi), knowledge graphs (strukturalne grafy wiedzy jako źródło faktów) i tool use (model korzysta z kalkulatorów, baz danych, wyszukiwarek).