그라운딩 4장 카드뉴스

데이터·DB 분야에서 쓰이는 용어로, 생성형 AI의 답변을 검증 가능한 외부 근거에 묶어 사실과 어긋나지 않게 만드는 기법입니다. Google 공식 문서는 모델에 특정 데이터 출처를 연결하면 답이 그 데이터에 매이면서 내용을 지어낼 가능성이 줄어든다고 설명합니다. 그라운딩은 상위 개념이고, 외부 지식베이스에서 근거 문서를 찾아 붙이는 검색 증강 생성(RAG)은 그라운딩을 구현하는 대표 기법입니다. 답에 출처 링크를 달아 나중에 근거를 되짚을 수 있게 하는 감사가능성도 함께 제공합니다.

그라운딩은 AI가 아무 말이나 지어내지 않도록 답을 근거 자료에 묶어 두는 방법이에요. 발표 자료를 만들 때 출처 없는 주장 대신 논문과 통계에 각주를 다는 것과 비슷합니다. 모델이 답하기 전에 연결된 문서나 검색 결과를 먼저 읽고, 그 내용에 맞춰 답하도록 시키는 방식이에요. 답 아래에 참고한 링크가 함께 달려서, 이 답이 어디서 나왔는지 되짚어 볼 수 있습니다. 답변에서 근거 없이 지어내는 환각을 줄이려는 팀이 가장 먼저 검토하는 장치입니다.

케이스 1: Ipsos — Grounding with Google Search로 실시간 정확도 보강 글로벌 시장조사기업 Ipsos는 Gemini 1.5 Pro·Flash에 Grounding with Google Search를 결합한 사내 도구를 만들었습니다 [7]. 실시간 검색 정보로 답변의 현실 정확도를 높이는 구성입니다 [7]. Google Cloud 공식 사례집에 수록됐습니다 [7].