Kurz gesagt: Grounding verankert eine generierte Antwort in abgerufenen Materialien. RAG, also Retrieval-Augmented Generation, findet vor der Generierung relevante Inhalte und stellt sie dem Modell als Kontext bereit.
Wie ich Grounding und RAG in der Praxis einsetze
Ich definiere, welche Entscheidung der Begriff verbessern soll, auf welchen Daten oder Beobachtungen er beruht und wer infolgedessen etwas ändern wird. Ich trenne den Quellenabruf von der Generierung und prüfe, ob die Ausgabe tatsächlich dem entspricht, was das zitierte Material sagt. Ich halte Ausgangswert, Messdatum und Grenzen der Interpretation fest, damit echte Veränderungen von Änderungen am Tool, an der Stichprobe oder an der Formulierung der Suchanfrage unterschieden werden können.
Worauf Sie achten sollten
Selbst eine hochwertige Quelle kann einen Fehler nicht verhindern, wenn das System sie schlecht auswählt, aus dem Kontext entfernt oder mit widersprüchlichem Material kombiniert. Ich vergleiche Ergebnisse über die Zeit, anhand einer stabilen Stichprobe und im geschäftlichen Kontext. Wenn der Begriff zu keinem konkreten nächsten Schritt führt, ist er nur ein Etikett.
Fragen für Entscheidungen
- Aus welchem Korpus wählt das System Quellen aus?
- Können wir eine Aussage bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen?
- Wie werden Konflikte und veraltete Informationen behandelt?
- Wo ist eine menschliche Prüfung erforderlich?