Grounding

Ein Sprachmodell weiß viel über die Welt, aber nichts über Ihre Tarife, Fristen und Abläufe. Fragt eine Kundin danach, muss die Antwort aus Ihren Quellen kommen. Genau das leistet Grounding: Es erdet die Antwort in geprüftem Wissen.

#So funktioniert RAG

Retrieval-Augmented Generation heißt wörtlich: durch Abruf erweiterte Erzeugung. Das Modell schreibt nicht aus dem Gedächtnis, sondern aus Material, das ihm für genau diese Frage bereitgelegt wird.

1. Frage verstehen. Das Anliegen wird erkannt und für die Suche aufbereitet.
2. Suchen. Eine semantische Suche findet die passenden Abschnitte in der Wissensbasis, auch wenn andere Wörter verwendet werden.
3. Antworten. Das Modell formuliert die Antwort ausschließlich aus den gefundenen Abschnitten.
4. Belegen. Die Antwort nennt ihre Quelle, damit Mitarbeitende und Kundinnen nachprüfen können.

Univerx Wissen

Frage

Wo werden unsere Daten verarbeitet?

In EU-Regionen Ihrer Wahl. Hosting in Deutschland ist vorgesehen. Die Liste der Unterauftragsverarbeiter und die Unterlagen zur Auftragsverarbeitung erhalten Sie auf Anfrage.

QuelleTrust Center · Datenschutz

#Was die Qualität bestimmt

Grounding ist nur so gut wie die Quellen, auf die es zugreift. Die wichtigsten Stellschrauben liegen deshalb nicht im Modell, sondern im Wissensmanagement.

• Aktualität. Veraltete Artikel erzeugen veraltete Antworten. Jeder Inhalt braucht eine verantwortliche Person und ein Prüfdatum.
• Eindeutigkeit. Zwei widersprüchliche Artikel zum selben Thema führen zu widersprüchlichen Antworten.
• Zuschnitt. Kurze Abschnitte mit klarer Überschrift werden besser gefunden als lange Dokumente.
• Berechtigungen. Interne Hinweise gehören nicht in Antworten an Kundinnen.

#Wenn nichts gefunden wird

Ebenso wichtig ist das Verhalten bei Lücken. Findet die Suche keine passende Quelle, darf das Modell nicht improvisieren. Die richtige Antwort lautet dann: Dazu liegt keine gesicherte Information vor, und das Anliegen geht an einen Menschen.

#Grounding in Univerx

Univerx Wissen ist eine Wissensbasis für Menschen, Bots und Self-Service, mit semantischer Suche und Antworten, die auf Ihren Quellen beruhen. KI-Agenten und Univerx Assist greifen auf dieselbe Basis zu. Warum das die KI ehrlich hält, beschreibt der Beitrag Belegte Antworten.