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Grounding (Faktenverankerung)

Anbindung an verifizierbare Quellen zur Reduktion von Halluzinationen.

Grounding (Faktenverankerung) bedeutet, dass eine KI-Antwort konsequent an überprüfbare Quellen, Daten oder Tools „angebunden“ wird, damit Aussagen nachvollziehbar sind und weniger erfundene Inhalte (Halluzinationen) entstehen. Statt frei zu raten, stützt sich das Modell auf bereitgestellte Dokumente, Datenbanken, APIs oder Zitate.

Was ist Grounding (Faktenverankerung)?

Bei modernen Large Language Model (LLM)-Systemen wie ChatGPT werden Antworten statistisch aus Trainingsmustern erzeugt. Das ist schnell und flexibel, aber nicht automatisch „wahr“. Grounding ergänzt diese Generierung um einen Realitätsanker: Die KI darf (oder soll) nur das behaupten, was in einer Quelle steht, oder sie muss klar markieren, was unsicher ist. In der Praxis wird Grounding häufig mit Techniken wie RAG (Retrieval-Augmented Generation) kombiniert, bei denen passende Textstellen aus einer Wissensbasis abgerufen und in den Prompt eingespeist werden.

Wie funktioniert Grounding in der Praxis?

  • 1) Quelle definieren: z. B. interne PDFs, Wiki, Produktdatenbank, CRM, Ticketsystem oder Web-Quellen (je nach Policy).
  • 2) Relevantes Wissen abrufen: häufig über Embeddings und eine Vektordatenbank (Vector Database), um die passendsten Passagen zu finden.
  • 3) Antwort erzeugen: Das Modell formuliert die Antwort auf Basis der bereitgestellten Passagen (Kontext) und idealerweise mit Zitaten/Referenzen.
  • 4) Validieren & begrenzen: Regeln im Prompt Engineering (z. B. „Wenn nicht im Kontext, sage: Ich weiß es nicht“) und ggf. automatisierte Checks.
  • 5) Tool-gestützte Faktenprüfung: über Function Calling / Tool Use kann die KI z. B. Preise live aus einer API ziehen oder Daten in Echtzeit verifizieren.

Warum ist Grounding wichtig?

Grounding reduziert Halluzinationen (Hallucinations), erhöht Transparenz und macht KI-Ausgaben auditierbarer. Besonders in Unternehmen ist das entscheidend: Support-Antworten müssen mit der aktuellen Produktdokumentation übereinstimmen, rechtliche Hinweise dürfen nichts erfinden, und Reports sollten auf echten Kennzahlen basieren. Zusätzlich unterstützt Grounding Anforderungen aus AI Governance und kann helfen, regulatorische Erwartungen (z. B. EU AI Act) sowie Datenschutzanforderungen wie Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI besser einzuhalten—etwa indem klar definiert ist, welche Datenquellen überhaupt genutzt werden dürfen.

Beispiele aus KI, Automation & n8n

  • Kundensupport: Ein Bot beantwortet Fragen nur mit Passagen aus dem Help Center (RAG) und verweist auf die exakte Artikelstelle.
  • Sales/Operations: Die KI zieht aktuelle Zahlen per Tool-Call aus dem CRM, statt Umsätze „zu schätzen“.
  • Automatisierte Workflows: In n8n kann ein Flow erst Daten aus einer Datenbank holen, dann die KI damit „grounden“ und anschließend ein Ticket erstellen—mit Quellenlink im Ticket.

Grenzen & Best Practices

Grounding ist kein Allheilmittel: Wenn Quellen veraltet, unvollständig oder widersprüchlich sind, bleibt die Antwort fehleranfällig. Best Practices sind daher: hochwertige Wissensbasis, klare Retrieval-Strategie, Zitierpflicht, strikte „Nicht-im-Kontext-nicht-behaupten“-Regeln, regelmäßige Tests (Evaluation) und Monitoring im Betrieb (z. B. über MLOps). Für spezielle Schreibstile kann ergänzend Fine-Tuning oder LoRA helfen—Grounding bleibt dabei der Mechanismus für Fakten, Fine-Tuning eher für Form und Verhalten.