【ぐらうんでぃんぐ】
グラウンディング とは？
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💡 AIの回答に、確かめられる根拠を持たせる
AIの回答を、検索結果や社内資料など確認できる情報に結び付けること。もっともらしい誤りを減らすために使い、参照した資料と回答が合っているかも確認します。
📌 このページのポイント
- 回答を検索結果や資料などの情報に結び付ける
- RAGは、関連資料を検索して回答に渡す方法
- 資料の新しさ・正しさと、回答との一致も確認する
- 出典を付けるだけで正解が保証されるわけではない
ひよこ AIに質問するだけでは、足りないの？
ペンギン先生 AIは自然な文章でも、事実と違う内容を作ることがある。そこで、回答に使う資料を渡したり検索したりして、確認できる情報に結び付けるんだ。これをグラウンディングと呼ぶよ。
ひよこ どんな資料を使うの？
ペンギン先生 公式の説明や社内の手順書など、質問に合う情報だね。例えば休暇の手続きなら、一般的な知識より自社の最新の規程を参照したい。資料の更新日や、誰に公開してよい情報かも確認しよう。
ひよこ RAGも同じこと？
ペンギン先生 ひよこ 出典があれば、もう間違わない？
ペンギン先生 保証はできないよ。古い資料を拾うことも、内容を読み違えることもある。回答の主張を出典で確認し、根拠が見つからない質問に無理に答えていないかも点検しよう。出典は正解の証明というより、確かめる手がかりなんだ。
まとめ：ざっくりこれだけ覚えればOK！
「グラウンディング」って出てきたら「AIの回答を確かめられる情報に結び付けること」と思えばだいたいOK！
📖 おまけ：英語の意味
「Grounding」 ＝ 根拠に結び付けること
💬 生成AIでは、回答を確認可能な外部情報に結び付ける意味で使われます。電気のアースとの語源上の関係を断定する説明ではなく、回答の根拠を持たせるイメージで理解しましょう。