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리트리벌은 가장 관련 있는 청크를 돌려줍니다. 하지만 “관련” 이 “참” 은 아닙니다. 그라운딩은 리트리벌한 콘텐츠를 Agent에 닿기 전 여러분의 인과 지식 그래프에 대조하는 패스입니다(선택). 그라운딩이 이런 걸 잡습니다.
  • 관련은 있지만 오래된 청크(대체된 사실).
  • 정본으로 세운 사실과 부딪히는 청크.
  • 사실 주변만 채우고 정작 그 사실은 안 담은 청크.

언제 도움이 되나

  • 규제 콘텐츠 법률·의료·금융 답변처럼 오답이 문제인 곳.
  • 빠르게 바뀌는 도메인 가격, 재고, 정책, 영업시간.
  • 숫자 답변 틀린 숫자가 “모른다” 보다 나쁜 곳.
가벼운 Q&A에는 그라운딩이 군더더기입니다. 끄세요.

원리

  1. 리트리벌이 후보 청크를 돌려줍니다.
  2. 청크마다 사실 주장(날짜, 수량, 엔티티 관계)으로 파싱합니다.
  3. 리트리벌 프리셋에 붙은 인과 그래프에 그 주장을 대조합니다.
  4. 그래프와 부딪히는 청크는 내리거나 버립니다.
  5. 그래프가 확인한 청크는 Agent가 인용할 수 있는 verified 태그를 얻습니다.

설정

  1. 인과 그래프를 만듭니다. 인과 그래프 개요를 참고하세요.
  2. 리트리벌 프리셋에 붙입니다. Grounding → Causal graph → pick 입니다.
  3. 부딪힐 때 할 동작을 고릅니다.
    • Drop 부딪히는 청크를 뺍니다.
    • Demote 0.5배로 점수를 내리고 남깁니다.
    • Flag Agent가 띄울 수 있는 경고 필드와 함께 돌려줍니다.

신뢰도

모든 청크가 확인할 주장을 담지는 않습니다. 그라운딩은 빠른 사전 점검을 돌려, 확인할 만해 보이는 청크에만 그래프 검증기를 부릅니다. 확인 불가한 청크는 그대로 지나갑니다. 트레이스 뷰가 청크마다 표시합니다. grounded / demoted / dropped / unchecked 입니다.

양쪽으로 이득

그라운딩은 빠진 주장도 짚습니다. 그래프에 정본 사실이 있는데 리트리벌이 전혀 못 띄운 경우죠. Signals에 개선 후보로 뜹니다(개선 제안 참고).

언제 건너뛰나

  • 인과 그래프가 없을 때. 먼저 만드세요. 문서에서 추출을 참고하세요.
  • 데이터가 “정확성” 이 안 걸리는 의견이나 비구조 코멘트일 때.
  • 밀리초 하나가 아쉬울 때(그라운딩은 쿼리당 50~200ms를 더합니다).

디버깅

Agent가 “문서엔 X라고 돼 있는데 답에 X가 없어” 라고 하면 트레이스를 보세요. 그라운딩이 X를 버렸다면 그래프에 부딪히는 사실이 있을 수 있습니다. 그래프에서 고치거나 동작을 demote로 내리세요.