要するに： グラウンディングは、生成された回答を取得した資料に結び付けます。RAG（検索拡張生成）は、生成前に関連するコンテンツを見つけ、コンテキストとしてモデルに提供します。
実務でグラウンディングとRAGをどう使うか
私はまず、この用語によってどの意思決定を改善したいのか、どのデータや観察結果を使うのか、その結果として誰が何を変えるのかを定義します。情報源の取得と生成を分け、出力が引用資料の内容と実際に一致しているかを確認します。基準値、測定日、解釈の限界も記録し、ツールやサンプル、検索文の変化と実際の変化を区別できるようにします。
注意点
質の高い情報源でも、システムが不適切に選んだり、コンテキストから除外したり、矛盾する資料と組み合わせたりすれば、誤りを防げません。私は安定したサンプルとビジネス上の文脈を使い、時間の経過に沿って結果を比較します。この用語が具体的な次の行動につながらないなら、それは単なるラベルです。
意思決定のための問い
- システムはどのコーパスから情報源を選んでいますか？
- 主張を情報源までたどれますか？
- 矛盾や古い情報はどのように扱われていますか？
- 人による確認が必要なのはどこですか？