Lyhyesti: Grounding sitoo tuotetun vastauksen haettuun aineistoon. RAG eli retrieval-augmented generation etsii olennaisen sisällön ennen generointia ja antaa sen mallille kontekstiksi.
Miten käytän groundingia ja RAGia käytännössä
Määrittelen, mitä päätöstä termin pitäisi parantaa, mitä dataa tai havaintoja se käyttää ja kuka muuttaa jotain sen seurauksena. Erotan lähteiden haun generoinnista ja tarkistan, vastaako tulos todella sitä, mitä viitattu aineisto sanoo. Kirjaan lähtötilanteen, mittauspäivän ja tulkinnan rajat, jotta todellinen muutos voidaan erottaa työkalun, otoksen tai kyselyn sanamuodon muutoksista.
Mitä kannattaa seurata
Edes laadukas lähde ei estä virhettä, jos järjestelmä valitsee sen huonosti, poistaa sen kontekstista tai yhdistää ristiriitaiseen aineistoon. Vertailen tuloksia ajan mittaan, vakioidulla otoksella ja liiketoimintakontekstissa. Jos termi ei johda konkreettiseen seuraavaan askeleeseen, se on vain nimike.
Päätöksenteon kysymykset
- Mistä korpuksesta järjestelmä valitsee lähteet?
- Voimmeko jäljittää väitteen sen lähteeseen?
- Miten ristiriidat ja vanhentuneet tiedot käsitellään?
- Missä ihmisen tekemä tarkistus on tarpeen?