आधारण

आधारण किसी जनरेटिव मॉडल को प्रशंसनीय-ध्वनि वाले अनुमानक से एक जवाबदेह उत्तर-इंजन में बदल देता है। मॉडल को पुनःप्राप्त साक्ष्य देकर और यह अपेक्षा करके कि उसका आउटपुट उस साक्ष्य को उद्धृत करे, आधारण उत्तरों को वास्तविक, अद्यतन स्रोतों से बँधा रखता है जिन्हें कोई समीक्षक निरीक्षित कर सके। यह अनुशासन प्रॉम्प्ट से परे जाता है: पुनःप्राप्ति-गुणवत्ता, उद्धरण-अनुरेखण, और लुप्त साक्ष्य के लिए एक प्रतिक्षेप-पथ सभी योगदान देते हैं। सुदृढ़ आधारण ही वह है जो किसी स्वचालित उत्तर को इतना भरोसेमंद बनाता है कि वह किसी अनुरोध को सुलझा सके या किसी शासित कार्रवाई को ट्रिगर कर सके।