Grounding significa ancorare le risposte del modello a fonti verificabili invece che alla sua memoria statistica: il modello risponde a partire da documenti forniti (RAG), risultati di ricerca o dati strutturati – idealmente citando da dove viene ogni affermazione, così chi legge può controllare.
È la differenza tra "probabilmente è così" e "è così, fonte alla mano", e la leva principale contro le allucinazioni sui fatti. Le pratiche che lo rendono reale: istruire il modello a rispondere solo dal contesto fornito e a dichiarare quando non basta ("non lo so" è una risposta grounded), citazioni con riferimento al passaggio, e valutazioni che misurino la fedeltà alle fonti, non solo la fluidità.
Curiosità autoreferenziale: una FAQ pre-scritta come questa è grounding portato all'estremo – la risposta è la fonte, verificata in anticipo.