/01Was ist Grounding?
Grounding (deutsch: Verankerung) bezeichnet die Technik, KI-Antworten in verifizierbaren Fakten und konkreten Quellen zu verankern. Anstatt sich ausschließlich auf das im Training erlernte Wissen zu verlassen, greift ein gegroundetes System auf aktuelle, überprüfbare Informationen zu – etwa Unternehmensdokumente, Datenbanken oder Suchergebnisse. Dadurch werden Halluzinationen deutlich reduziert und die Zuverlässigkeit der KI-Ausgaben erhöht.
Wie wird Grounding eingesetzt?
Die wichtigste Methode für Grounding ist Retrieval-Augmented Generation (RAG): Bevor das Sprachmodell eine Antwort generiert, wird eine Wissensdatenbank durchsucht und die relevantesten Dokumente dem Modell als Kontext mitgegeben. Das Modell kann dann seine Antwort auf diese konkreten Quellen stützen und idealerweise auch Quellenangaben liefern. Weitere Grounding-Techniken umfassen die Anbindung an Echtzeit-Suchmaschinen, die Verknüpfung mit internen Unternehmensdatenbanken und die Nutzung von Wissensgraphen. Auch das Hinzufügen von Systemanweisungen, die das Modell auffordern, nur auf Basis der bereitgestellten Informationen zu antworten, ist eine Form von Grounding.
Grounding im Unternehmenseinsatz
Für Unternehmen ist Grounding eine Schlüsseltechnologie für den produktiven KI-Einsatz. Ein Kundensupport-Chatbot, der auf internen Wissensdatenbanken verankert ist, liefert präzise und aktuelle Antworten statt allgemeiner oder veralteter Informationen. Ein juristischer Assistent, der auf der aktuellen Gesetzgebung gegroundet ist, kann fundierte Auskünfte geben. Ohne Grounding besteht immer das Risiko, dass ein LLM plausibel klingende aber sachlich falsche Antworten generiert – ein Problem, das im Geschäftsumfeld erhebliche Konsequenzen haben kann.
Warum ist Grounding wichtig?
Grounding überbrückt die Lücke zwischen dem allgemeinen Wissen eines Sprachmodells und den spezifischen, aktuellen Informationen, die in der Praxis benötigt werden. Es ist eine Voraussetzung dafür, dass KI-Systeme in geschäftskritischen Anwendungen vertrauenswürdig eingesetzt werden können, und arbeitet Hand in Hand mit Guardrails, um die Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-Ausgaben zu gewährleisten.