Čo je grounding?

Grounding je technika používaná v systémoch umelej inteligencie na prepojenie generovaného výstupu s overiteľnými zdrojmi informácií. Cieľom je zabezpečiť, aby odpovede AI modelov boli fakticky presné a podložené konkrétnymi dátami, dokumentmi alebo databázami. Grounding znižuje riziko generovania nepresných alebo vymyslených informácií, známych ako hallucinácie.

Prečo je grounding dôležitý pre faktickú presnosť?

Jazykové modely typu LLM (Large Language Model) generujú text na základe štatistických vzorcov naučených z tréningových dát. Bez prepojenia na externé zdroje môžu produkovať odpovede, ktoré znejú presvedčivo, ale obsahujú faktické chyby. Grounding rieši tento problém tým, že núti model odkazovať na konkrétne zdroje informácií.

Pri groundingu model nevytvára odpoveď len z naučených vzorcov, ale aktívne vyhľadáva a využíva relevantné informácie z určených zdrojov. Výsledkom je odpoveď, ktorú je možné overiť a ktorá obsahuje referencie na pôvodné zdroje. Tento prístup výrazne zvyšuje dôveryhodnosť AI systémov v prostredí, kde je presnosť kritická.

Grounding a RAG architektúra

Najrozšírenejším spôsobom implementácie groundingu je architektúra RAG (Retrieval-Augmented Generation). RAG kombinuje dve fázy – vyhľadávanie relevantných dokumentov a následné generovanie odpovede na základe nájdených informácií.

V prvej fáze systém prevezme používateľský dotaz a vyhľadá v databáze dokumenty, ktoré sú pre dotaz najrelevantnejšie. Tieto dokumenty sa následne predložia jazykovému modelu spolu s pôvodným dotazom. Model potom generuje odpoveď, pričom sa opiera o poskytnuté dokumenty a môže na ne priamo odkazovať.

Vieš, že…

…grounding významne znižuje halucinácie v enterprise aplikáciách, kde môžu nepresné odpovede viesť k právnym alebo finančným dôsledkom?

Príklady použitia groundingu

V podnikovom prostredí sa grounding využíva pri interných asistentoch, ktorí odpovedajú na otázky zamestnancov na základe firemnej dokumentácie. Systém prehľadáva interné znalostné bázy, príručky a politiky, čím zabezpečuje konzistentné a overiteľné odpovede.

Ďalším príkladom je zákaznícka podpora, kde chatbot s groundingom dokáže odpovedať na otázky o produktoch a službách s odkazom na aktuálnu dokumentáciu. V právnom a finančnom sektore grounding umožňuje AI systémom pracovať s regulačnými dokumentmi a poskytovať odpovede podložené konkrétnymi paragrafmi alebo ustanoveniami.

Obmedzenia groundingu

Kvalita groundingu priamo závisí od kvality a aktuálnosti zdrojových dokumentov. Ak sú podkladové dáta neúplné alebo zastarané, ani grounding nezabezpečí správne odpovede. Systém tiež môže vybrať nerelevantné dokumenty, čo vedie k odpovedi, ktorá síce odkazuje na zdroj, ale nerieši pôvodný dotaz.

Implementácia groundingu vyžaduje dodatočnú infraštruktúru pre indexovanie a vyhľadávanie dokumentov, čo zvyšuje komplexitu a náklady na prevádzku AI systému.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• Google Cloud – Introduction to grounding: https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/grounding/overview
• Microsoft Learn – Grounding in Azure OpenAI: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/use-your-data

Odporúčané zdroje:

• Hugging Face – RAG documentation: https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/rag