Grounding

Grounding (Verankerung) bezeichnet eine Reihe von Techniken, mit denen KI-generierte Antworten an überprüfbare Fakten und externe Datenquellen gebunden werden. Ziel ist es, Halluzinationen zu minimieren und die Zuverlässigkeit der KI-Ausgaben für den produktiven Einsatz zu gewährleisten.

Die wichtigste Grounding-Technik ist RAG (Retrieval-Augmented Generation), bei der das Modell vor der Antwortgenerierung relevante Dokumente aus einer Wissensbasis abruft. Weitere Methoden umfassen: Quellenangaben und Zitate in der Antwort, Faktenprüfung durch Abgleich mit Datenbanken, Tool-Nutzung für aktuelle Informationen (z. B. Websuche) und Multi-Step-Verification, bei der das Modell seine eigenen Aussagen überprüft.

Grounding ist besonders kritisch in regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Finanzbranche und dem Rechtswesen, wo fehlerhafte Informationen schwerwiegende Konsequenzen haben können. Moderne Enterprise-KI-Systeme kombinieren typischerweise mehrere Grounding-Ansätze: RAG für Unternehmenswissen, Websuche für aktuelle Informationen und automatische Quellenverifikation. Die Qualität des Groundings ist oft der entscheidende Faktor zwischen einem experimentellen KI-Prototyp und einem produktionsreifen System.