Em resumo: O grounding ancora uma resposta gerada no material recuperado. O RAG, geração aumentada por recuperação, encontra conteúdo relevante antes da geração e o fornece ao modelo como contexto.
Como uso grounding e RAG na prática
Defino qual decisão o termo deve melhorar, quais dados ou observações utiliza e quem mudará algo como resultado. Separo a recuperação das fontes da geração e verifico se a saída realmente corresponde ao que o material citado diz. Registro a linha de base, a data da medição e os limites de interpretação para distinguir mudanças reais de alterações na ferramenta, na amostra ou na formulação da consulta.
O que observar
Mesmo uma fonte de alta qualidade não consegue evitar um erro se o sistema a selecionar mal, removê-la do contexto ou combiná-la com material conflitante. Comparo os resultados ao longo do tempo, em uma amostra estável e com contexto de negócio. Se o termo não levar a um próximo passo concreto, será apenas um rótulo.
Perguntas para decisões
- De qual corpus o sistema seleciona as fontes?
- Podemos rastrear uma afirmação até sua fonte?
- Como conflitos e informações desatualizadas são tratados?
- Onde a revisão humana é necessária?