Glosario de IA
Grounding (anclaje en fuentes)
Atar la respuesta de un modelo a fuentes concretas (búsquedas, documentos, una base de datos) para que se base en datos comprobables y no solo en su memoria.
Un modelo que responde solo con lo que aprendió puede estar desfasado o equivocarse sin más (alucinación). El grounding le da material reciente y relevante en el contexto y le pide que responda a partir de él, a menudo con citas que puedes seguir.
El RAG y la búsqueda web son las formas más comunes. Reduce errores, pero no los elimina: el modelo puede malinterpretar una fuente, así que comprueba las citas que importan.
Ejemplo: Preguntas por las condiciones de devolución de una tienda. Un asistente con grounding busca la página oficial de la tienda, responde a partir de ella y te enlaza el apartado exacto para que lo compruebes.
En la práctica
- Pide que cite la fuente de cada afirmación importante.
- Indica al modelo qué hacer si la fuente no responde: «di que no está en el documento».
- Comprueba que la cita dice de verdad lo que el modelo afirma.
Más en nuestra guía de alucinaciones y privacidad.
