Glossar / Begriff
Grounding
Grounding bezeichnet das Verankern der Antwort eines Sprachmodells in überprüfbaren Quellen wie Suchergebnissen, Dokumenten oder Datenbanken, die zur Laufzeit abgerufen und der Antwort zugrunde gelegt werden.
Ein Sprachmodell weiss zunächst nur, was es im Training gelernt hat. Dieses Wissen hat einen Stichtag, ist lückenhaft und lässt sich nicht auf eine bestimmte Quelle zurückführen. Grounding ergänzt das Modell um Informationen, die zum Zeitpunkt der Frage abgerufen werden. Google beschreibt Grounding in der Dokumentation seiner Vertex-AI-Plattform als Fähigkeit, die Ausgabe eines Modells mit überprüfbaren Informationsquellen zu verbinden, und nennt als Ziele weniger Halluzinationen, aktuellere Antworten und Quellenangaben.
Verfahren
Das bekannteste Verfahren ist Retrieval-Augmented Generation (RAG), grundlegend beschrieben von Lewis und Kollegen im Jahr 2020. Der Ablauf ist im Kern immer gleich:
- Zur Frage werden passende Dokumente gesucht, etwa im Web, in einer Firmendatenbank oder in einem Dokumentenbestand.
- Die gefundenen Ausschnitte werden dem Modell zusammen mit der Frage übergeben.
- Das Modell formuliert die Antwort auf dieser Grundlage und verweist im besten Fall auf die verwendeten Quellen.
KI-Assistenten mit Websuche, AI Overviews von Google und viele Unternehmensanwendungen arbeiten nach diesem Muster. Auch das Model Context Protocol dient häufig dem Grounding: Ein Assistent ruft über einen MCP-Server aktuelle Daten ab, statt sich auf sein Trainingswissen zu verlassen.
Grenzen
Grounding verringert Halluzinationen, verhindert sie aber nicht. Die Übersichtsarbeit von Huang und Kollegen beschreibt, dass Modelle abgerufene Inhalte falsch wiedergeben, widersprüchliche Quellen unzureichend auflösen oder trotz vorhandener Quelle auf ihr Trainingswissen zurückgreifen können. Zudem ist eine Antwort nur so gut wie die abgerufenen Quellen: Findet die Suche eine veraltete oder fehlerhafte Seite, wird diese zur Grundlage.
Bedeutung für KI-Sichtbarkeit
Grounding ist der Grund, warum klassische Auffindbarkeit weiterhin zählt. Eine Seite, die nicht gecrawlt, nicht indexiert oder schlecht strukturiert ist, wird seltener abgerufen und damit seltener zur Grundlage einer Antwort. Umgekehrt haben Seiten, die eine Frage direkt, belegt und aktuell beantworten, gute Chancen, abgerufen und zitiert zu werden.
Was das für ein Schweizer Unternehmen bedeutet
Für ein Schweizer Unternehmen ist Grounding der schnellste Weg, auf Antworten von Assistenten Einfluss zu nehmen: Korrekturen auf abrufbaren Seiten können sich zeigen, ohne dass ein neues Modell trainiert werden muss. Voraussetzung ist, dass die eigenen Seiten für die Such-Crawler der Anbieter zugänglich sind und die Fragen der Kundschaft in den Landessprachen beantworten.