Una risposta dell’AI può sembrare convincente. Ma su quali informazioni si basa? Il grounding serve a collegarla a fonti consultabili.
Che cos’è il grounding
Fare grounding significa fornire al modello informazioni verificabili al momento della richiesta: una pagina web, un documento aziendale, un database o i risultati di una ricerca.
Il modello usa quel materiale come base per costruire la risposta e, quando il sistema lo consente, indica le fonti. Il grounding può ridurre le risposte inventate e rendere più semplice il controllo, ma non garantisce che la fonte sia corretta, aggiornata o interpretata bene.
Un’analogia semplice
È come chiedere al barista un’informazione sul menu. Può rispondere a memoria oppure leggere il listino aggiornato davanti a sé. Il listino gli dà un riferimento, ma può comunque leggere male una voce.
Un esempio pratico
Devi conoscere i tempi di rimborso previsti da un regolamento. Invece di chiedere una risposta generica, allega il documento e scrivi:
Rispondi usando soltanto questo regolamento e indica pagina e paragrafo.
Poi controlla che la citazione sostenga davvero la risposta.
L’errore più comune
Pensare che la presenza di una fonte renda automaticamente vera la risposta. Una fonte può essere vecchia o poco autorevole; il sistema può anche recuperare il passaggio sbagliato o interpretarlo male.
La frase da ricordare
Il grounding dà alla risposta un appiglio, non una garanzia.
Quando usi l’AI per una decisione importante, controlli soltanto che citi una fonte o verifichi anche che la fonte dica davvero ciò che sostiene?
Grounding e RAG: qual è la differenza?
Il grounding è il principio generale: collegare la risposta dell’AI a informazioni esterne e verificabili.
Il RAG (Retrieval-Augmented Generation) è uno dei metodi utilizzati per ottenere questo risultato. Prima recupera i passaggi più pertinenti da documenti o database e poi li fornisce al modello per generare la risposta.
In breve: il grounding è l’obiettivo; il RAG è una delle tecniche per raggiungerlo. Si può fare grounding anche senza un sistema RAG completo, per esempio allegando direttamente un documento o usando una ricerca sul web.
