Grounding
Wat is Grounding?
Grounding is de techniek om AI-antwoorden te verankeren in feitelijke bronnen. In plaats van dat het model antwoorden genereert puur op basis van wat het tijdens training heeft geleerd, baseer je het antwoord op specifieke documenten, databases of kennisbronnen.
Grounding is nauw verwant aan RAG maar breder. RAG is een specifieke implementatie van grounding (ophalen uit een vectordatabase). Grounding kan ook betekenen: het model verwijzen naar een API voor actuele data, of het model dwingen om bronvermeldingen te geven bij elk antwoord.
Het doel is altijd hetzelfde: hallucinaties voorkomen. Een gegrond antwoord is gebaseerd op feiten, niet op patroonherkenning. Dat maakt het betrouwbaarder en controleerbaar.
In de praktijk combineer je grounding met confidence scores: het model geeft aan hoe zeker het is en op welke bron het antwoord is gebaseerd. Dat geeft de gebruiker de informatie om te beoordelen of het antwoord klopt.
Voorbeeld uit de praktijk
Een interne kennisassistent voor een bouwbedrijf is gegrond op drie bronnen: het handboek kwaliteitsbeleid, de technische specificaties en de geldende normen. Bij elk antwoord geeft de AI aan uit welk document de informatie komt en op welke pagina. Geen bron? Dan zegt het: 'ik heb hier geen informatie over'.
Wat betekent dit voor jouw organisatie?
Grounding is een kernprincipe van de AI-oplossingen die Agentech bouwt. Betrouwbaarheid begint bij het verankeren van antwoorden in echte bronnen.