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Grounding ist der Prozess, durch den ein Sprachmodell seine Antworten in überprüfbaren Fakten verankert. Er reduziert Halluzinationen, indem die Antworten an konkrete Quellen geknüpft werden.
Was ist Grounding?
Grounding (Verankerung) ist ein grundlegendes Konzept der generativen KI. Es bezeichnet die Fähigkeit eines Sprachmodells, seine Antworten auf überprüfbaren Fakten zu basieren statt auf statistischen Mustern. Ein gut „groundedes“ Modell liefert sachlich korrekte Antworten und zitiert reale Quellen.
Grounding und Halluzinationen
Halluzinationen sind das Gegenteil von Grounding: Das Modell generiert plausible, aber falsche Informationen. Grounding-Techniken zielen darauf ab, dieses Risiko zu minimieren:
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): Das Modell konsultiert externe Quellen, bevor es antwortet
- Faktencheck: Abgleich der Antworten mit Wissensdatenbanken
- Quellenangabe: Das Modell nennt seine Quellen explizit
Grounding und Markensichtbarkeit
Für Marken ist Grounding eine Chance. Sind Ihre Inhalte strukturiert, faktisch und leicht überprüfbar, nutzen KIs sie als Anker für ihre Antworten. Das ist das Grundprinzip der Source Authority: Je verlässlicher Ihre Inhalte, desto häufiger beziehen sich KIs darauf. Strukturierte Daten und die Schema.org-Auszeichnung erleichtern diesen Grounding-Prozess.
Jede Frage an ChatGPT, in deren Antwort die Marke fehlt, ist ein Wettbewerber, der an ihrer Stelle empfohlen wird: gemessen an 6.820 echten KI-Antworten.