技术

Search Grounding

 Search grounding(搜索 grounding)是一种技术,AI 模型通过实时联网检索来补充其内部训练知识,以提供更及时、更准确的回答。模型会搜索网络、抓取相关文本,并将其作为答案的事实依据(ground truth)。 

Grounding 解决了 LLM 的一个根本问题:知识停留在训练截止日期。借助 grounding,模型可以回答训练之后发生的事件相关问题。ChatGPT Search、Perplexity 和 Google AI Overviews 都使用了 grounding。

对营销人员而言,grounding 意味着实时 SEO 排名对 AI 可见性具有直接影响。在 Google 中排名靠前的页面,更有可能被 grounded 的 AI 系统所抓取和引用。

常见问题

Grounding 与 RAG 有什么区别?

RAG(Retrieval-Augmented Generation)是技术架构本身;search grounding 是其具体实现之一,指 AI 模型实时在网络上检索。RAG 也可以使用内部数据库作为知识来源。

AI Search Academy 是关于 AI 搜索和可见性的独立术语表。