Перейти к содержанию
Глоссарий

Заземление

Заземление — это практика ограничения вывода ИИ-модели проверяемыми свидетельствами из источников, а не её параметрической памятью. Заземлённый ответ подкреплён извлечёнными фрагментами, которые можно процитировать и проверить, что является основной защитой от сфабрикованных или уверенно ошибочных ответов.

Синонимы: grounded AI, evidence grounding, source grounding, factual grounding

Заземление превращает генеративную модель из правдоподобно звучащего угадывателя в подотчётный ответный движок. Подавая модели извлечённое свидетельство и требуя, чтобы её вывод цитировал это свидетельство, заземление удерживает ответы привязанными к реальным, актуальным источникам, которые проверяющий может инспектировать. Эта дисциплина простирается за пределы промпта: качество извлечения, отслеживание цитат и резервный путь при отсутствии свидетельства — всё это вносит вклад. Сильное заземление — это то, что делает автоматизированный ответ достаточно надёжным, чтобы разрешить запрос или запустить управляемое действие.

Часто задаваемые вопросы

Как заземление обеспечивается на практике?
Извлечение поставляет модели только релевантные фрагменты источника, промпт указывает ей отвечать на основе этого свидетельства, а шаг верификации отклоняет утверждения, у которых нет подтверждающей цитаты.
Что происходит, когда нет свидетельства для заземления?
Хорошо спроектированная заземлённая система отказывается отвечать или эскалирует к человеку, вместо того чтобы выдумывать ответ, обнажая явный пробел вместо уверенной догадки.