Grounding

Geschrieben von Ralf Dodler am 15.05.2025.

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Was ist Grounding?

Grounding ist der Prozess, bei dem KI-Systeme abstrakte Konzepte mit konkreten, realen Daten verbinden.

Es handelt sich um eine Methode, die künstliche Intelligenz in der realen Welt „verankert“, indem sie abstrakte sprachliche oder konzeptuelle Darstellungen mit spezifischen, realen Daten oder Instanzen verknüpft.

Dieser Ansatz ist besonders wichtig für Large Language Models (LLMs), um Halluzinationen zu reduzieren und die Genauigkeit ihrer Ausgaben zu verbessern.

Wie funktioniert Grounding in der KI?

Grounding in KI-Systemen wird durch verschiedene Techniken umgesetzt:

Daten- und Wissensbankintegration: Einbindung von Echtzeit-Daten und statischen Wissensbasen als Referenzpunkte
Kontextbewusstsein: Speicherung von Informationen über den Verlauf einer Konversation und Anpassung an Benutzerpräferenzen
Multimodale Fähigkeiten: Integration von Text- und Bildverständnis sowie Sensorinputs zur Umgebungserfassung
Interaktives Lernen: Anpassung der Modellausgaben basierend auf Benutzerfeedback und Korrekturen

Ein häufig verwendeter Ansatz ist Retrieval Augmented Generation (RAG), bei dem relevante Informationen abgerufen und dem Sprachmodell zusammen mit einem Prompt bereitgestellt werden.

Warum ist Grounding wichtig?

Grounding erfüllt mehrere wichtige Funktionen in KI-Systemen:

Reduzierung von Halluzinationen: Verhindert, dass KI falsche oder irreführende Inhalte generiert
Verbesserung von Vertrauen und Genauigkeit: Stellt sicher, dass KI-Antworten mit autoritativen Quellen übereinstimmen
Erhöhung des Kontextbewusstseins: Ermöglicht der KI, Antworten auf der Grundlage realer Fakten zu personalisieren
Unterstützung branchenspezifischer KI-Anwendungen: Entscheidend für Unternehmens-KI-Tools in regulierten Bereichen
Nutzung relevanter Daten: Bietet spezifische und relevante Daten zur Verbesserung der Genauigkeit und Relevanz von KI-generierten Ausgaben

Welche Anwendungen hat Grounding in der Praxis?

Grounding findet in verschiedenen Bereichen praktische Anwendung:

Mitarbeiterunterstützung: Systeme wie Moveworks nutzen Unternehmensinformationen (Mitarbeiternamen, Kontaktlisten, Besprechungsraumtitel) für präzisere Antworten
Medizinische Diagnose: KI-gestützte Diagnosewerkzeuge profitieren von zusätzlichen Patienteninformationen für genauere Diagnosen
Finanzieller Handel: KI-gestützte Handelswerkzeuge können durch Einbeziehung von Unternehmensbilanzen oder aktuellen Nachrichten bessere Entscheidungen treffen
Bildung: Lernwerkzeuge können durch zusätzliche Informationen von Studenten hilfreicheres Feedback geben
Interaktive Robotik: Verbindung von Sprachbefehlen mit physischen Aktionen
Visual Question Answering (VQA): Beantwortung von Fragen zu Bildinhalten
Autonome Systeme: Verbesserung der Umgebungswahrnehmung und Entscheidungsfindung
Medizinische Bildanalyse: Präzisere Interpretation von medizinischen Bildern

Wie verbessert Grounding die KI-Leistung?

Grounding verbessert die Leistung von KI-Systemen auf mehrere Arten:

Verstehen und Beziehen auf empirische Daten: Verknüpft abstrakte Sprachkonzepte mit realen Objekten und Erfahrungen
Vermeidung von Halluzinationen: Reduziert die Generierung falscher oder unsinniger Informationen durch Überprüfung gegen die Realität
Verbesserte Interaktion mit der physischen Welt: Gewährleistet anwendbare und genaue Ausgaben für Aufgaben mit Bezug zur physischen Welt
Verbessertes Lernen und Anpassung: Ermöglicht Lernen aus spezifischen Beispielen und Erfahrungen
Steigerung des Benutzervertrauens: Konsistent gut informierte und genaue Antworten erhöhen das Vertrauen der Benutzer

Häufige Fragen (FAQ)

Was ist der Unterschied zwischen Grounding und Retrieval Augmented Generation (RAG)?

RAG ist eine spezifische Technik für Grounding, bei der relevante Informationen abgerufen und dem Sprachmodell bereitgestellt werden, während Grounding das übergeordnete Konzept der Verankerung von KI in realen Daten beschreibt.

Wie reduziert Grounding Halluzinationen in KI-Systemen?

Grounding reduziert Halluzinationen, indem es die Antworten des LLM in Echtzeit-Unternehmensdaten verankert und als Faktenprüfer fungiert, der abstrakte Sprachverständnisse mit konkreten, realen Ereignissen und Situationen verbindet.

Welche Rolle spielt Grounding in multimodalen KI-Systemen?

In multimodalen Systemen verbindet Grounding verschiedene Informationsmodalitäten wie Text und Bild, wodurch die KI Konzepte wie „Person mit rotem Helm auf blauem Fahrrad“ in visuellen Daten lokalisieren kann.

Wie unterscheidet sich Grounding in verschiedenen Branchen?

Grounding wird branchenspezifisch angepasst, z.B. durch Einbindung medizinischer Daten im Gesundheitswesen, Finanzinformationen im Bankwesen oder technischer Dokumentation in der IT-Unterstützung.

Warum ist Grounding besonders wichtig für generative KI?

Generative KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini und Claude erzeugen Inhalte basierend auf erlernten Mustern. Ohne Grounding riskieren sie Halluzinationen – irreführende oder erfundene Informationen, die in unternehmenskritischen Anwendungen problematisch sein können.