Cos’è il grounding (citazioni) nell’AI?

Il grounding è far sì che un LLM fondi la risposta su fonti esplicite (documenti, web, database) e, quando serve, le citi. Nel RAG il recupero porta i pezzi; il grounding è il patto «rispondi da questi pezzi, non inventare».

Serve per ridurre le allucinazioni su fatti tuoi e per controllare da dove viene un’affermazione. Non è magia: se il recupero sbaglia pezzo, la citazione può essere corretta sul pezzo sbagliato. Guardrail e buon chunking aiutano.

Cosa non è

Non è fine-tuning. Non è solo «mettere link a caso». Non è prompt engineering da solo (anche se il prompt conta). Non rende il modello onnisciente fuori dalle fonti.

Nel corso si vede perché «ha citato» non significa «è vero in assoluto», ma «è ancorato a ciò che gli hai passato».

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