Dieser Beitrag ordnet eine Vorstellung auf der Google Cloud Next 2024 ein. Die damaligen Produktbeispiele und Screenshots dokumentieren diesen Stand. Grounding verbindet Generierung mit externen Informationen; es ist kein allgemeiner Wahrheits- oder Aktualitätsnachweis.
Mich interessiert an der Verbindung von KI und Suche vor allem, wie Antworten nachvollziehbarer werden können. Googles Vorstellung von Grounding auf der Cloud Next 2024 war dafür ein konkretes Produktbeispiel.
Stellt Euch vor, Ihr fragt Euren KI-Assistenten nach dem Wetter und bekommt eine Vorhersage vom letzten Jahr. Oder Ihr erkundigt Euch nach dem aktuellen Oscar-Gewinner und hört von einer Verleihung, die schon ewig her ist. Klingt frustrierend, oder? Diese Beispiele zeigen, warum ein Sprachmodell bei wechselnden Informationen Zugang zu aktuellen Quellen braucht. Grounding ist ein Ansatz dafür; seine Eignung hängt vom konkreten Produkt, der Konfiguration und der Qualität der Quellen ab.
Googles „Grounding“-Technologie
Auf der Google Cloud Next 2024 haben die Produktmanager:innen Louis Leo und Tom eine Technologie vorgestellt, die sie „Grounding“ nennen. Im Kern ist es verblüffend einfach: Bei entsprechend eingerichteten Grounding-Funktionen kann das System externe Informationen für eine Antwort abrufen, etwa über die Google-Suche. Nicht jede Gemini-Anfrage löst automatisch eine Suche aus. Gefundene Seiten können zudem veraltet, unvollständig oder falsch sein.
Aber es kommt noch besser: Das System liefert auch gleich Quellenangaben und Links mit. Quellenhinweise erleichtern die Prüfung. Sie belegen aber nicht automatisch, dass jede Aussage durch die verlinkte Quelle gedeckt ist:
Die Anwendungsmöglichkeiten sind so vielfältig wie aufregend: Stellt Euch vor, Ihr fragt Eure Essenslieferungs-App nach einem Gericht, das Ihr noch nie probiert habt. Statt einer langweiligen Standardbeschreibung bekommt Ihr eine informative Antwort mit kulturellem Kontext, Zutateninformationen und sogar aktuellen Bewertungen – und das alles, ohne die App zu verlassen.
Uber Eats experimentiert bereits mit dieser Technologie. Bald könnte es Schluss sein mit dem hektischen Googeln von „Was ist Poke?“, während Ihr versucht, Euer Abendessen zu bestellen. Das damals vorgestellte Beispiel veranschaulicht eine mögliche Anwendung. Ob die Antworten aktuell und nützlich sind, muss im realen Ablauf geprüft werden.
Jenseits des Chats: Die RAG-Revolution
Google hat noch mehr in petto: Eine ganze Suite von Tools für Unternehmen und Entwickler:innen, um ihre eigenen „geerdeten“ KI-Erfahrungen zu schaffen. Diese Technologie nennt sich Retrieval-Augmented Generation (RAG) und umfasst:
- Vertex AI Search: Eine vollständig verwaltete Lösung für Unternehmen, um ihre eigenen Daten zu indexieren und zu durchsuchen.
- Grounded Generation API: Ein System zur Erstellung von KI-Antworten, die auf spezifischen Informationssets basieren.
- Check Grounding API: Eine Prüfung, ob Aussagen durch die bereitgestellten Referenztexte gestützt werden. Das ist keine unabhängige Wahrheitsprüfung aller Inhalte.
Ein Kundenservice-Chatbot könnte auf freigegebene Teile einer Wissensdatenbank zugreifen. Dafür müssen Quellen, Berechtigungen, Aktualisierung und Verhalten bei fehlenden Belegen gestaltet werden. Ein Prüfschritt kann Inkonsistenzen entdecken, ersetzt aber nicht jede fachliche Prüfung.
Die Zukunft ist geerdet
Je mehr KI in unseren Alltag integriert wird, desto wichtiger wird es, dass wir ihr vertrauen können. Grounding kann Nachvollziehbarkeit verbessern. Wie gut das gelingt, hängt von Abruf, Quellenwahl und der korrekten Verarbeitung im Modell ab.
Für Unternehmen ist die relevante Frage, ob die zusätzliche Quellenanbindung Fehler in ihrem Anwendungsfall verringert und welche Kosten und Prüfaufwände sie verursacht. Mehr Kontext kann helfen, kann aber auch irrelevante oder widersprüchliche Informationen einbringen. Daher gehören Qualitätsmessung, Quellenkontrolle und klare Einsatzgrenzen zur Einführung.
Wenn Du das Ganze in Aktion sehen willst, hier das Video zum Vortrag:
Warum eine Wissensquelle allein nicht genügt, vertiefe ich in meiner Einordnung zu den Grenzen von Knowledge Graphen.
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