Grounding
Zuletzt aktualisiert:
Was Grounding bedeutet
In der KI heißt Grounding, eine Antwort auf Belege zu stützen, auf die das System verweisen kann. Das können abgerufene Dokumente sein, ein Datenbankeintrag, das Ergebnis eines API-Aufrufs oder Fakten, die der Betreiber hinterlegt hat. Das Gegenteil ist eine Antwort ohne Grounding, die nur aus dem Trainingswissen des Modells stammt und veraltet, allgemein oder erfunden sein kann.
Grounding hängt eng mit Retrieval-Augmented Generation zusammen. Die Suche liefert die Belege, Grounding ist die Regel, dass die Antwort innerhalb dieser Belege bleibt.
So funktioniert Grounding
In einem Chatbot setzt sich Grounding meist aus vier Bausteinen zusammen:
Grounding ist eine Frage des Grades. Ein Chatbot darf allgemeines Wissen nutzen, um einen Begriff zu erklären, solange geschäftliche Fakten aus freigegebenen Quellen stammen.
- Belege: Das System ruft passende Textstellen ab oder nutzt ein Werkzeug und fügt die Ergebnisse in den Prompt ein.
- Regeln: Anweisungen legen fest, dass das Modell diese Belege für Faktenaussagen nutzt, keine Preise, Links oder Richtlinien erfindet und sagt, wenn Belege fehlen.
- Quellenrangfolge: Widersprechen sich Quellen, bestimmt das System, welche gilt, etwa eine freigegebene Q&A-Antwort vor einer älteren Webseite.
- Prüfungen: Manche Systeme zeigen Quellenangaben oder gleichen die Antwort nachträglich mit den Quellen ab.
Beispiel
Der Chatbot einer Zahnarztpraxis wird gefragt: „Rechnet ihr mit meiner Versicherung ab, und was kostet eine Zahnreinigung?“ Die abgerufene Seite nennt die akzeptierten Versicherungen und den Preis der Reinigung, und eine Antwort mit Grounding gibt beides genau so wieder. Nennt der Besucher eine Versicherung, die nicht auf der Liste steht, sagt die Antwort, dass die Seite sie nicht erwähnt, und empfiehlt einen Anruf in der Praxis, statt Ja oder Nein zu raten.
Warum Grounding für Business-Chatbots wichtig ist
Kunden nehmen die Antworten eines Chatbots als Aussage des Unternehmens. Grounding macht diese Antworten spezifisch für dein Geschäft, stimmig mit deinen veröffentlichten Informationen und leichter überprüfbar, weil sich jeder Fakt auf eine Quelle zurückführen lassen sollte.
Es setzt aber auch eine klare Grenze. Sind deine Inhalte falsch oder lückenhaft, wiederholt ein Chatbot mit Grounding den Fehler oder gibt die Lücke zu. Gutes Grounding hängt deshalb von guten Inhalten ab.
Wie intoCHAT Antworten an Quellen bindet
intoCHAT wendet auf jeden Agenten eingebaute Grounding-Regeln an, die Vorrang vor widersprüchlichen eigenen Anweisungen haben. Geschäftliche Fakten wie Produkte, Preise, Richtlinien und Kontaktdaten müssen aus deiner Konfiguration, deinen abgerufenen Inhalten oder einem erfolgreichen Aktionsergebnis stammen. Abgerufene Auszüge haben eine Rangfolge: zuerst Q&A-Antworten, dann markierte Quellen, dann Textbausteine, Dokumente und Webseiten, bei Gleichrangigen gewinnt der neuere Inhalt. Fehlen Belege oder widersprechen sie sich, sagt der Agent, was er nicht bestätigen kann, statt eine Antwort zu erfinden.