Gevorderd
Technisch

Grounding

Grounding

Het verbinden van AI-output aan concrete bronnen en feiten om hallucinaties te verminderen.

Uitgebreide Uitleg

Grounding is de praktijk van ervoor zorgen dat AI-antwoorden gebaseerd zijn op echte, verifieerbare informatie in plaats van "verzonnen" feiten. Een grounded AI verwijst naar specifieke bronnen, documenten of data points, terwijl een ungrounded AI kan hallucineren.

Dit wordt cruciaal bereikt via technieken zoals RAG (Retrieval-Augmented Generation) waarbij het model eerst relevante documenten ophaalt en die gebruikt als basis voor het antwoord. Of via citation requirements waarbij je de AI forceert om bronnen te vermelden. Het resultaat is betrouwbaardere, verifieerbare output.

Grounding is essentieel voor enterprise use cases waar accuracy kritiek is: juridisch advies, medische info, financiële data. In deze contexten is een grounded antwoord met bronnen veel waardevoller dan een vloeiend maar mogelijk incorrect antwoord. Het trade-off is dat grounding complexer is om te implementeren en soms minder natuurlijke taal oplevert.

Praktijkvoorbeeld

Een Nederlandse advocatenkantoor gebruikt een grounded AI assistent. Wanneer het een juridische vraag beantwoordt, citeert het specifieke wetsartikelen en jurisprudentie: "Volgens artikel 7:658 BW... (bron: wetboek.nl)". Dit maakt output verifieerbaar en juridisch verdedigbaar.

Veelgebruikte Zoektermen

grounding
grounded AI
bronvermelding
fact-based AI

Gerelateerde Termen

Wil je meer leren over Grounding?

Ontdek onze praktische AI-trainingen en leer hoe je deze concepten toepast in jouw organisatie.