Grounding
Il grounding è la pratica di vincolare l'output di un modello AI a evidenza sorgente verificabile invece che alla sua memoria parametrica. Una risposta fondata è supportata da passaggi recuperati che possono essere citati e controllati, ed è la difesa principale contro risposte inventate o sbagliate con sicurezza.
Sinonimi: grounded AI, evidence grounding, source grounding, factual grounding
Il grounding trasforma un modello generativo da produttore di ipotesi plausibili a motore di risposta responsabile. Alimentando il modello con evidenza recuperata e richiedendo che l’output citi tale evidenza, il grounding tiene le risposte legate a fonti reali e aggiornate che un revisore può ispezionare. La disciplina va oltre il prompt: qualità del recupero, tracciamento delle citazioni e percorso di fallback per evidenza mancante contribuiscono tutti. Un grounding forte rende una risposta automatizzata abbastanza affidabile da risolvere una richiesta o attivare un’azione governata.