Kort gezegd: Grounding verankert een gegenereerd antwoord in opgehaald materiaal. RAG, retrieval-augmented generation, vindt relevante inhoud vóór het genereren en geeft die als context aan het model.
Hoe ik grounding en RAG in de praktijk gebruik
Ik bepaal welke beslissing de term moet verbeteren, welke gegevens of observaties worden gebruikt en wie daardoor iets zal veranderen. Ik scheid het ophalen van bronnen van het genereren en controleer of de uitvoer daadwerkelijk overeenkomt met wat het geciteerde materiaal zegt. Ik leg de nulmeting, meetdatum en interpretatiegrenzen vast, zodat echte veranderingen kunnen worden onderscheiden van wijzigingen in de tool, steekproef of formulering van de zoekopdracht.
Waar je op moet letten
Zelfs een hoogwaardige bron kan een fout niet voorkomen als het systeem die slecht selecteert, uit de context verwijdert of combineert met tegenstrijdig materiaal. Ik vergelijk resultaten in de tijd, met een stabiele steekproef en in hun bedrijfscontext. Als de term niet tot een concrete volgende stap leidt, is het alleen een label.
Vragen voor beslissingen
- Uit welk corpus selecteert het systeem bronnen?
- Kunnen we een bewering terugvoeren naar de bron?
- Hoe worden tegenstrijdigheden en verouderde informatie behandeld?
- Waar is menselijke controle noodzakelijk?