GLOSSAR
Grounding / Quellenverankerung
Grounding verknüpft KI-Ausgaben mit bereitgestellten oder abgerufenen Informationen, damit Antworten auf überprüfbaren Grundlagen beruhen; Quellenfehler und falsche Schlussfolgerungen bleiben möglich.
Eine Quelle muss die konkrete Aussage tragen
Bei der Vorbereitung eines Kundengesprächs könnte ein System einen Geschäftsbericht mit seiner Zusammenfassung verknüpfen. Das ist hilfreich, wenn erkennbar bleibt, welche Aussage durch welche Stelle gestützt wird. Ein Link auf den Bericht allein genügt nicht für jede daraus abgeleitete Vermutung. Eine angekündigte Investition belegt beispielsweise noch keinen Bedarf an einem bestimmten Produkt. Grounding sollte deshalb den Unterschied zwischen belegtem Inhalt und anschließender Interpretation sichtbar lassen. Gerade bei langen Quellen ist diese Zuordnung wichtiger als eine umfangreiche Linkliste.
Die gesamte Belegkette prüfen
RAG kann relevante Informationen bereitstellen; ob die Antwort sie korrekt verwendet, ist eine weitere Frage. Evidenz hängt auch von Aktualität, Geltungsbereich und Verlässlichkeit der Quelle ab. Ein Test sollte Antworten mit falscher, veralteter oder nur teilweise passender Grundlage enthalten. Geprüft wird, ob das System Unsicherheit erkennt, Einschränkungen übernimmt und auf ungestützte Schlussfolgerungen verzichtet. Für den Vertrieb kann dies den Aufwand zur Nachprüfung gezielter machen. Ein allgemeines Versprechen fehlerfreier Aussagen folgt daraus nicht. Der Nachweis besteht in nachvollziehbaren Antworten auf die tatsächlich vorgesehenen Aufgaben.