Terug naar AI Woordenboek

Grounding

Verankering (AI)
Het verbinden van AI-antwoorden aan feitelijke bronnen zodat het model niet zomaar iets verzint.

Wat is Grounding?

Grounding is de techniek om AI-antwoorden te verankeren in feitelijke bronnen. In plaats van dat het model antwoorden genereert puur op basis van wat het tijdens training heeft geleerd, baseer je het antwoord op specifieke documenten, databases of kennisbronnen.

Grounding is nauw verwant aan RAG maar breder. RAG is een specifieke implementatie van grounding (ophalen uit een vectordatabase). Grounding kan ook betekenen: het model verwijzen naar een API voor actuele data, of het model dwingen om bronvermeldingen te geven bij elk antwoord.

Het doel is altijd hetzelfde: hallucinaties voorkomen. Een gegrond antwoord is gebaseerd op feiten, niet op patroonherkenning. Dat maakt het betrouwbaarder en controleerbaar.

In de praktijk combineer je grounding met confidence scores: het model geeft aan hoe zeker het is en op welke bron het antwoord is gebaseerd. Dat geeft de gebruiker de informatie om te beoordelen of het antwoord klopt.

Voorbeeld uit de praktijk

Visser Elektrotechniek besteedde gemiddeld twintig minuten aan de administratieve verwerking van elk inspectierapport. Met de AI-oplossing van Agentech worden rapporten nu automatisch geanalyseerd en naar de juiste afdeling doorgestuurd. Bij gebreken maakt het systeem ook een bestellijst met artikelnummers, aantallen en locaties. Binnen vijf minuten is de verwerking klaar, zonder handmatig overtypen.

Bekijk de case van Visser Elektrotechniek

Wat betekent dit voor jouw organisatie?

Grounding is een kernprincipe van de AI-oplossingen die Agentech bouwt. Betrouwbaarheid begint bij het verankeren van antwoorden in echte bronnen.

Van begrip naar actie
Weten wat AI kan is stap een. Ontdekken wat het voor jouw organisatie betekent is stap twee.
Doe de gratis AI-scan
Scroll naar boven