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기본

그라운딩

Grounding

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.

쉽게 말하면?

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.

한 줄로 비유하면?

보고서 모든 수치에 출처 각주를 강제하는 결재 규칙입니다.

어디에 쓰이나?

케이스 1Ipsos — 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]. 최신 정보가 자주 바뀌는 조사 업무에 외부 근거를 연결한 사례입니다.
도입효과: Gemini + Google Search 그라운딩으로 동시대 검색 정보 반영 (정량 수치 비공개) [7]

케이스 2업스테이지 — Groundedness Check로 환각 억제 [한국]

한국 AI 기업 업스테이지는 2024년 3월 Groundedness Check를 공개했습니다 [5]. RAG 파이프라인 마지막 단계에서 모델 답이 검색된 참조 문서와 일치하는지 검증하고, 어긋나면 되돌려 고칩니다 [5]. 출력을 참조 맥락에 단단히 고정하는 것이 목적입니다 [5]. 공식 블로그는 이 방식이 환각 가능성을 거의 0에 가깝게 낮춘다고 적었습니다 [5].
도입효과: 답변-참조문서 일치 검증 단계 추가로 환각 가능성 "거의 0에 근접" (업스테이지 공식 표현, 검증 미적용 대비) [5]

케이스 3AODocs — 통제 문서에만 근거하는 에이전트

문서관리 SaaS 기업 AODocs는 AI 에이전트가 승인·검증된 최신 통제 문서에만 근거해 답하도록 그라운딩했습니다 [7]. 구버전이나 미승인 문서를 근거에서 배제하는 구성입니다 [7]. Google Cloud 사례집에 수록됐습니다 [7]. 규정 준수가 중요한 문서 업무에 근거원을 좁혀 쓰는 사례입니다.
도입효과: 최신 검증 버전 통제 문서로 근거원 한정 (구버전·미승인 문서 배제) [7]

케이스 4Google DeepMind — FACTS Grounding 벤치마크

Google DeepMind는 2024년 12월 그라운딩 성능을 재는 공개 벤치마크 FACTS Grounding을 공개했습니다 [3]. 최대 32,000토큰 문서에 근거한 장문 답변 1,719개 예시로 구성하고, 프런티어 LLM 세 개를 심판으로 채점합니다 [3][4]. 리더보드 최상위 Gemini 2.0 Flash 실험판이 83.6%를 기록했습니다 [3]. 그라운딩이 어느 정도 되는지 계량화하려는 시도입니다.
도입효과: FACTS Grounding 1,719개 예시 평가, 최상위 모델 그라운딩 점수 83.6% (Gemini 2.0 Flash 실험판 기준) [3]

주의할 점은?

오늘 바로 해보기
01. 자사 챗봇 답변 다섯 개를 뽑아, 각 문장에 근거 문서가 있는지 하나씩 표시해 봅니다.
02. Google 그라운딩 공식 문서에서 지원 근거원 목록(검색·RAG·엔터프라이즈 등)을 훑습니다 [1].
03. 같은 질문을 근거 연결 전후로 던져, 답에 출처 링크가 붙는지 비교합니다.
04. 업스테이지 Groundedness Check 문서를 열어, 답과 문서가 어긋날 때 어떻게 되돌리는지 정리합니다 [5].
05. FACTS Grounding 리더보드에서 관심 모델의 점수를 확인해 회의 자료에 넣습니다 [3].

그라운딩을 해도 사실성이 완전해지지는 않습니다. DeepMind는 최상위 모델도 FACTS 점수가 83.6%에 그치며, 복잡한 입력에서는 여전히 틀린 정보를 지어낼 수 있다고 밝혔습니다 [3]. 이 벤치마크는 최대 32,000토큰 문서에 근거한 장문 답변 1,719개로 구성되고, 프런티어 LLM 세 개가 서로 다른 심판을 맡아 채점 편향을 줄입니다 [3][4]. 그라운딩은 답을 연결된 데이터 출처에 매어 두는 방식이라, 그 출처가 부정확하거나 구버전이면 답도 함께 틀립니다 [1]. 그라운딩은 지도·검색·사내 문서 등 다양한 근거원을 붙일 수 있어, 어떤 근거원을 고르느냐가 답 품질을 좌우합니다 [1]. 좋은 근거를 붙여도 모델이 그 근거를 잘못 읽으면 여전히 어긋날 수 있습니다 [3]. 외부 검색을 덧붙이는 유료 기능은 비용과 지연도 늘립니다 [1]. 근거를 붙였다고 끝이 아니라, 붙인 근거에 답이 실제로 맞는지 다시 확인하는 단계가 필요합니다 [5].

진화 방향은 두 갈래입니다.

  1. 그라운딩 품질을 표준 지표로 계량화하는 흐름입니다. FACTS Grounding 벤치마크가 문서 근거성 자체를 점수로 재는 대표 사례입니다 [3][4].
  2. 근거원을 다변화하고 규제 산업까지 넓히는 흐름입니다. Google은 검색·지도·Elasticsearch·RAG 엔진에 더해 규제 산업용 엔터프라이즈 웹 그라운딩을 제공합니다 [1]. 네이버클라우드도 CLOVA Studio 용어집에서 RAG를 환각을 줄이고 정확한 정보를 반영하는 방법으로 설명하며 같은 개념을 국내에 정리했습니다 [6]. Ipsos나 AODocs처럼 실무 도구에 그라운딩을 붙인 사례도 Google 공식 사례집에 늘고 있습니다 [7]. 국내에서는 업스테이지가 RAG 답변을 참조 문서와 대조해 되돌리는 Groundedness Check로 이 흐름에 합류했습니다 [5]. 현재 시점에서는 RAG로 근거를 붙이고, 붙인 근거에 답이 맞는지 다시 검증하는 이중 구성이 늘고 있습니다 [5].

참고 자료

  1. Grounding overview — 공식 문서·Google Cloud·2024~2025 — https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/grounding/overview
  2. How Vertex AI grounding helps build more reliable models — 공식 블로그·Google Cloud·2024 — https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/how-vertex-ai-grounding-helps-build-more-reliable-models
  3. FACTS Grounding: A new benchmark for evaluating the factuality of LLMs — 공식 연구 블로그·Google DeepMind·2024 — https://deepmind.google/blog/facts-grounding-a-new-benchmark-for-evaluating-the-factuality-of-large-language-models/
  4. The FACTS Grounding Leaderboard — 학술 논문·arXiv(2501.03200)·2025 — https://arxiv.org/abs/2501.03200
  5. (Almost) Zero hallucination with RAG and Groundedness Check — 공식 블로그·업스테이지·2024 — https://www.upstage.ai/blog/en/llm-rag-groundedness-check
  6. CLOVA Studio 용어집 — 공식 문서·네이버클라우드 — https://guide.ncloud-docs.com/docs/clovastudio-glossary
  7. 101 real-world gen AI use cases — 공식 블로그·Google Cloud·2024~2025 — https://cloud.google.com/transform/101-real-world-generative-ai-use-cases-from-industry-leaders

대표 출처

Google Cloud·DeepMind·업스테이지 공식 (2024~2025) — Grounding overview·FACTS Grounding·Groundedness Check
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