그라운딩

모델의 내부 지식은 학습 시점에 얼어 있고, 유실되었으며 검증할 수 없습니다. 그라운딩은 기억을 증거로 바꿉니다. 관련 단락(RAG)이나 검색 결과를 가져와 컨텍스트 윈도우에 넣고, 답이 그것을 인용하도록 요구합니다. 답은 검증 가능해집니다 — 인용을 열고, 원문을 읽고, 스스로 판단하세요.

순수 RAG와의 차이는 배관이 아니라 요구사항입니다. 그라운딩된 시스템은 출처가 답을 뒷받침하지 않으면 거절하거나 표시하고, 그 인용은 실제로 근거 텍스트를 가리킵니다. 이것이 Perplexity, NotebookLM, 기업 어시스턴트의 핵심 신뢰 메커니즘이며, '문서와 채팅' 제품의 성패가 검색 품질에 달린 이유입니다.