Înapoi la glosar Inteligență artificială

Grounding AI

Tehnica de ancorare a răspunsurilor modelului AI în date factuale — eliminarea halucinațiilor prin furnizarea contextului din surse fiabile.

Ce este Grounding?

Grounding este o tehnică de furnizare a datelor factuale și actuale modelelor AI ca context înainte de generarea unui răspuns. Scopul: modelul își bazează răspunsul pe informații reale, nu pe „memoria" potențial depășită din datele de antrenament.

Grounding și halucinațiile

Halucinațiile AI (generarea de informații false dar plauzibile) sunt una dintre cele mai mari probleme ale implementării enterprise. Grounding minimizează acest risc: modelul primește documente concrete, date din baze de date, rezultate ale căutărilor și trebuie să își bazeze răspunsul pe materialele furnizate.

Metode de Grounding

Abordări comune includ: RAG (căutarea documentelor relevante și includerea lor în prompt), function calling (modelul interoghează API-uri în timpul generării răspunsului), grafuri de cunoștințe (surse structurale de fapte) și tool use (modelul folosește calculatoare, baze de date, motoare de căutare).