Grounding

Un modelo de lenguaje aprende de una montaña enorme de texto y luego deja de aprender. Sin ayuda, solo puede responder con esa memoria. El grounding le da material fresco.

Google lo describe como recuperar páginas relevantes y actualizadas de su índice de búsqueda para que las respuestas de IA sean más precisas y actuales. Las páginas usadas pueden aparecer luego como enlaces junto a la respuesta.

Imagina que alguien pregunta a un asistente de IA a qué hora abre una panadería del barrio. Un modelo que responde de memoria quizá adivine. Un modelo con grounding busca primero, encuentra la página de la panadería y responde a partir de ella, con un enlace.

El grounding es el momento en que tu página puede ser elegida. Google dice que sus funciones de IA se apoyan en sus sistemas principales de ranking para recuperar las páginas que usan.

Bing incluso lo muestra: su informe AI Performance enseña las «grounding queries», las frases que usó la IA al recuperar páginas que luego se citaron.

Google también usa la palabra para Gemini. El ajuste Google-Extended controla si Google puede usar tu contenido para grounding en las apps de Gemini.

• Asegúrate de que tu página se pueda rastrear e indexar. Google dice que una página debe estar indexada y poder mostrar un fragmento para aparecer en AI Overviews o AI Mode.
• Pon la respuesta a una pregunta probable en texto sencillo al principio de una sección.
• Mantén al día en tu propia web datos como precios, horarios y direcciones.
• En Bing Webmaster Tools, revisa el informe AI Performance para ver qué páginas tuyas se citaron.

RAG

El RAG es la técnica; el grounding es lo que consigue. La guía de Google llama al RAG «also known as grounding».

Entrenamiento

El entrenamiento ocurre una vez, antes de lanzar un modelo. El grounding ocurre de nuevo con cada pregunta.