Grounding（基于事实生成）

Grounding（基于事实生成）是一种让AI的回答「有据可查」地绑定在真实文档或数据上的设计。打个比方，就像考试时写明「答案出自教科书第几页第几行」一样。

AI有时会编造听起来合理但其实错误的内容，这种现象叫做幻觉（Hallucination）。Grounding正是减少幻觉的核心策略。与其让AI自由发挥生成内容，不如限制它只能依据给定的文档来回答，这样胡编乱造的空间就会减少。

实际操作中，RAG（检索增强生成）是实现Grounding最常见的方法——当问题出现时，先检索相关文档，再让AI基于这些文档作答。企业AI落地相关报道中提到「应用了Grounding」时，意思是系统被限定为基于本公司文档回答，以此提高可信度。

「基于企业内部文档进行Grounding，减少了幻觉」——意思是设计AI依据内部资料作答，从而提高了准确性。