Grounding
Grounding, deutsch etwa Verankerung oder Fundierung, ist die Bindung einer KI-Ausgabe an vorgegebene Quellen, Daten oder überprüfbare Informationen statt allein an das Trainingswissen des Modells. Dazu gehören etwa angebundene Dokumente, Websuche, Datenbanken und Quellenangaben in der Antwort.
Grounding senkt das Risiko von Halluzinationen und macht Aussagen nachprüfbar. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine mögliche technische Umsetzung. Grounding allein garantiert jedoch weder korrekte Interpretation noch vollständige Belege.
Wie setzt ihr Grounding im Content-Prozess ein?
Grounding setzt ihr im Content-Prozess ein, indem ihr festlegt, auf welche Quellen sich die KI stützen darf, und die Belege vor der Freigabe prüft.
- Quellen festlegen: Bestimmt je Aufgabe, welche Dokumente, Datenbanken oder Websites als Grundlage zugelassen sind.
- Quellenpflicht vorgeben: Verlangt im Prompt, dass Aussagen mit Fundstelle belegt werden.
- Lücken offenlegen: Weist die KI an, fehlende Informationen zu benennen, statt sie zu ergänzen.
- Belege prüfen: Kontrolliert stichprobenartig oder bei kritischen Aussagen vollständig, ob die Fundstelle die Aussage tatsächlich trägt.
- Quellen pflegen: Aktualisiert oder entfernt veraltete Dokumente, damit die KI nicht auf überholtes Wissen zugreift.
Besonders wichtig ist Grounding bei Produktangaben, Zahlen, rechtlichen Hinweisen und Zitaten, also überall dort, wo Fehler Vertrauen oder Haftung berühren.
Ein Assistent beantwortet Produktfragen anhand freigegebener Datenblätter und nennt die Fundstellen.
Häufige Fragen
Welche Quellen eignen sich für Grounding?
Für Grounding eignen sich Quellen, die geprüft, aktuell und eindeutig verantwortet sind: Produktdatenblätter, freigegebene Leitfäden, Styleguides, eigene Fachartikel und offizielle Primärquellen. Weniger geeignet sind ungeprüfte Notizen, alte Präsentationen oder widersprüchliche Dokumentversionen. Je sauberer der Bestand gepflegt ist, desto verlässlicher werden die Antworten.
Grounding mit Websuche oder eigenen Dokumenten: Was ist besser?
Eigene Dokumente sind für Grounding besser, wenn es um Produkte, Positionen und interne Regeln geht, weil ihr deren Qualität kontrolliert. Websuche ist sinnvoll für aktuelle Entwicklungen und externe Fakten, bringt aber Quellen unterschiedlicher Güte mit. Viele Teams kombinieren beides und legen fest, dass bei Widersprüchen die eigenen, freigegebenen Unterlagen Vorrang haben.
Wer ist beim Grounding für die Quellen verantwortlich?
Für die Quellen beim Grounding sollte je Wissensbereich eine fachlich zuständige Person verantwortlich sein, etwa das Produktmanagement für Datenblätter und die Kommunikation für Markenrichtlinien. Diese Person entscheidet, welche Dokumente aufgenommen, aktualisiert oder entfernt werden. Ohne klare Zuständigkeit sammeln sich veraltete Fassungen, und die KI stützt sich auf überholtes Wissen.
Woran erkennt ihr gutes Grounding in einer KI-Antwort?
Gutes Grounding erkennt ihr daran, dass jede wesentliche Aussage einer konkreten, auffindbaren Quelle zugeordnet ist und die Quelle die Aussage tatsächlich stützt. Die Antwort benennt außerdem Lücken, statt sie zu füllen, und trennt belegte Fakten erkennbar von Einschätzungen. Fehlen Fundstellen oder passen sie nicht, ist die Antwort nicht freigabefähig.