Ancrage · Grounding with Search
Le grounding est l’ancrage d’une réponse de LLM dans des sources web vérifiables plutôt que dans sa seule mémoire paramétrique. Il réduit les hallucinations et conditionne l’apparition des citations : sans étape de grounding, un modèle ne cite pas de page.
Définition autonome · 41 mots
Comment fonctionne le grounding ?
Le système décide si la requête nécessite des informations récentes ou vérifiables, génère des requêtes de recherche, récupère des passages, puis produit la réponse en s’appuyant dessus et en renvoyant les liens. À son lancement dans l’API Gemini, le grounding avec Google Search comprenait un seuil de récupération dynamique : le modèle évalue si la recherche est utile avant de la déclencher.
Grounding et RAG : quelle différence ?
Le RAG est l’architecture générale de récupération puis de génération, appliquée en général à un corpus maîtrisé comme des documents internes. Le grounding désigne le cas où la source de vérité est le web en direct. Dans les deux cas, ce sont les passages récupérés qui produisent les citations.
Comment optimiser pour le grounding ?
Être indexé et récupérable, offrir des passages autonomes et précis, dater les informations sensibles au temps et nommer clairement les entités. Les grounding queries exposées par Bing permettent de voir les formulations utilisées pour la récupération.
Questions fréquentes
Tous les moteurs IA font-ils du grounding ?
Pas systématiquement. Certains modèles évaluent d’abord si une recherche est utile avant de la lancer.
Le grounding supprime-t-il les hallucinations ?
Il les réduit sans les supprimer : le modèle peut mal interpréter une source ou en citer une inexacte.
Que sont les grounding queries ?
Ce sont les requêtes envoyées à l’index de recherche pour récupérer les sources. Bing en expose un échantillon.
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