Kort sagt: Grounding förankrar ett genererat svar i hämtat material. RAG, retrieval-augmented generation, hittar relevant innehåll före genereringen och ger modellen det som kontext.
Så använder jag grounding och RAG i praktiken
Jag definierar vilket beslut termen ska förbättra, vilka data eller observationer den bygger på och vem som ska ändra något till följd av resultatet. Jag skiljer källhämtning från generering och kontrollerar om resultatet faktiskt stämmer med det som det citerade materialet säger. Jag dokumenterar utgångsläget, mätdatum och tolkningsbegränsningar så att verkliga förändringar kan skiljas från ändringar i verktyg, urval eller frågeformulering.
Vad man bör vara uppmärksam på
Inte ens en källa av hög kvalitet kan förhindra ett fel om systemet väljer den dåligt, tar bort den ur kontexten eller kombinerar den med motstridigt material. Jag jämför resultat över tid, med ett stabilt urval och i ett affärssammanhang. Om termen inte leder till ett konkret nästa steg är den bara en etikett.
Frågor för beslut
- Vilken korpus väljer systemet källor från?
- Kan vi spåra ett påstående tillbaka till dess källa?
- Hur hanteras konflikter och inaktuell information?
- Var behövs mänsklig granskning?