Che differenza c’è tra grounding e RAG?

La retrieval-augmented generation è la tecnica che recupera contenuti pertinenti e li aggiunge al prompt. Il grounding è l’obiettivo più ampio: che le risposte restino supportate da quei contenuti o da altre fonti verificate. La RAG è il modo più comune per ottenere il grounding, ma le regole su come il modello usa le prove contano altrettanto.

Grounding significa che il chatbot può solo citare i miei documenti?

Non necessariamente. Un chatbot con grounding può comunque riformulare, riassumere, tradurre e spiegare concetti generali. La regola chiave è che i fatti specifici dell’azienda vengano dalle tue fonti approvate.

Un chatbot con grounding può comunque sbagliare?

Sì. Se una fonte è superata o errata, il chatbot la ripete, e talvolta il modello può fraintendere un passaggio. Contenuti aggiornati e test con domande tipiche riducono questi errori.

Come posso migliorare il grounding del mio chatbot?

Dagli fonti complete e aggiornate ed elimina le pagine contraddittorie. Aggiungi coppie di domande e risposte quando conta la formulazione esatta e istruiscilo a dire quando non sa una cosa. Poi testalo con domande che i tuoi contenuti non coprono.

Grounding

Ultimo aggiornamento: 6 ottobre 2026

Che cosa significa grounding

Nell’AI, fare grounding di una risposta significa basarla su prove a cui il sistema può rimandare. Possono essere documenti recuperati, un record di database, il risultato di una chiamata API o fatti configurati dal proprietario. Il contrario è una risposta senza grounding, che viene solo da ciò che il modello ha assorbito in addestramento e può essere superata, generica o inventata.

Il grounding è strettamente legato alla retrieval-augmented generation. Il recupero fornisce le prove, il grounding è la regola per cui la risposta deve restare entro quei limiti.

Come funziona il grounding

In un chatbot, il grounding combina di solito quattro elementi:

Il grounding è una questione di grado. Un chatbot può comunque usare conoscenze generali per spiegare un concetto, purché i fatti specifici dell’azienda vengano da fonti approvate.

Prove: il sistema recupera i passaggi pertinenti o chiama uno strumento e inserisce i risultati nel prompt.
Regole: le istruzioni dicono al modello di usare quelle prove per le affermazioni fattuali, di non inventare prezzi, link o condizioni e di dire quando le prove mancano.
Priorità delle fonti: quando le fonti non concordano, il sistema stabilisce quale prevale, per esempio una risposta Q&A approvata rispetto a una pagina web più vecchia.
Verifiche: alcuni sistemi mostrano le citazioni o confrontano a posteriori la risposta con le fonti.

Esempio

Al chatbot di uno studio dentistico viene chiesto: «Accettate la mia assicurazione e quanto costa una pulizia?». La pagina recuperata elenca le assicurazioni convenzionate e il prezzo della pulizia, e una risposta con grounding li riporta esattamente come sono scritti. Se il visitatore nomina un’assicurazione che non è in elenco, la risposta dice che la pagina non la menziona e suggerisce di telefonare allo studio, invece di tirare a indovinare.

Perché il grounding conta per i chatbot aziendali

I clienti considerano le risposte di un chatbot come parola dell’azienda. Il grounding le rende specifiche per la tua attività, coerenti con le informazioni pubblicate e più facili da verificare, perché ogni fatto dovrebbe risalire a una fonte.

Pone però anche un limite chiaro. Se i tuoi contenuti sono sbagliati o incompleti, un chatbot con grounding ripete l’errore o ammette la lacuna. Un buon grounding dipende quindi da buoni contenuti.

Come intoCHAT applica il grounding

intoCHAT applica a ogni agente regole di grounding integrate, che prevalgono sulle istruzioni personalizzate in conflitto. I fatti aziendali come prodotti, prezzi, condizioni e contatti devono provenire dalla tua configurazione, dai contenuti recuperati o dal risultato riuscito di un’azione. Gli estratti recuperati hanno un ordine di priorità: prima le risposte Q&A, poi le fonti con la stella, quindi snippet di testo, documenti e pagine web, e a parità di tipo vince il contenuto più recente. Quando le prove mancano o sono in conflitto, l’agente dice cosa non può confermare invece di inventare una risposta.