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Grounding
Grounding
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Définition
Le grounding (ancrage) est la technique qui relie les réponses d'un LLM à des sources factuelles verifiables. Un modèle "grounded" base ses réponses sur des données réelles (documents, bases de données, pages web) plutot que sur ses seules connaissances parametriques. Le grounding est complémentaire au RAG et essentiel pour réduire les hallucinations.
Exemple concret
💡 Google Gemini avec grounding cite automatiquement les sources web qui soutiennent ses réponses, permettant à l'utilisateur de vérifiér les informations.
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Questions fréquentes
Qu'est-ce que Grounding en intelligence artificielle ?
Le grounding (ancrage) est la technique qui relie les réponses d'un LLM à des sources factuelles verifiables. Un modèle "grounded" base ses réponses sur des données réelles (documents, bases de données, pages web) plutot que sur ses seules connaissances parametriques. Le grounding est complémentaire au RAG et essentiel pour réduire les hallucinations.
À quoi sert Grounding ?
Google Gemini avec grounding cite automatiquement les sources web qui soutiennent ses réponses, permettant à l'utilisateur de vérifiér les informations.
Quels sont les concepts liés à Grounding ?
Les concepts liés à Grounding incluent : Génération augmentée par récupération, Hallucination, Base de données vectorielle, Embedding. Retrouvez chaque définition dans le glossaire IA de Brief IA.
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