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Grounding

oder auch Fundierung

Männliche Person, frontal, schaut in die Kamera; trägt kariertes Hemd über dunkelfarbigem T‑Shirt; heller Innenraum mit unscharfem Monitor oder Poster links und Fenster rechts.

von Richard Albrecht am 18.10.2026

Grounding, auf Deutsch Fundierung, bindet die Ausgabe eines KI-Modells an überprüfbare Quellen. Das Modell antwortet dabei aus mitgeliefertem Material und benennt, woher die Angabe stammt, statt aus dem Gedächtnis zu sprechen.

Grounding

Die Ausgabe eines KI-Modells an überprüfbare Quellen binden.
Beispiel: „Mit Grounding gegen den eigenen Dokumentenbestand stand hinter jeder Zahl die Fundstelle.“

Abgrenzung zu RAG: RAG beschreibt das Verfahren, also das Suchen passender Stellen und das Mitgeben an das Modell. Grounding beschreibt das Ziel, also die Bindung der Antwort an eine prüfbare Quelle. RAG ist der häufigste Weg dorthin, und nicht der einzige.

Formen in der Praxis: Anbindung an eine Websuche, an einen eigenen Dokumentenbestand, an eine Datenbank oder an einen Kartendienst. Allen gemeinsam ist, dass die Angabe von außen kommt und mit einer Fundstelle zurückgegeben wird.

In einem Satz steht es im Glossar von Google Cloud: „Bei der Fundierung wird die Ausgabe eines Modells mit überprüfbaren Informationsquellen verbunden.“

Woran man gutes Grounding erkennt

An drei Dingen. Die Fundstelle ist genau, also ein Abschnitt und nicht eine ganze Website. Sie ist nachprüfbar, also anklickbar oder zitierbar. Und das Modell sagt, wenn es im Material keine Antwort gefunden hat, statt die Lücke zu füllen. Fehlt das dritte, entsteht der gefährlichste Fall: eine erfundene Angabe mit einer echten Quelle daneben.

Was es für die eigene Website bedeutet

Wer von Sprachmodellen als Quelle genannt werden will, muss zitierfähig sein. Praktisch heißt das: Aussagen mit Zahl und Datum, eine klare Überschrift über jedem Abschnitt und Antworten, die auch aus dem Zusammenhang gerissen verständlich bleiben. Ein Abschnitt, der für sich allein steht, wird eher als Fundstelle herangezogen als einer, der drei Absätze Vorlauf braucht.

Warum es die Halluzination nicht abschafft

Weil zwischen Quelle und Antwort weiterhin ein Modell steht, das zusammenfasst. Eine Zahl kann richtig gefunden und falsch wiedergegeben werden, ein Vorbehalt im Nebensatz kann wegfallen. Grounding verkleinert das Problem erheblich und verschiebt die Prüfung: Statt die Aussage selbst zu belegen, vergleicht man sie mit der angegebenen Stelle, und das geht in Sekunden.

Siehe auch:

RAG (Retrieval Augmented Generation)

Ein Verfahren, das vor der Antwort im eigenen Bestand sucht und den Fund in den Prompt legt.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Halluzination (KI)

Eine erfundene Angabe, die ein Modell im Ton einer gesicherten Auskunft ausgibt.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Vektordatenbank

Ein Speicher für die Embeddings eines KI-Modells, der zu einer Anfrage die inhaltlich nächsten Einträge findet.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Knowledge Cutoff

Der Stichtag, bis zu dem die Trainingsdaten eines KI-Modells reichen.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Embedding

Eine von einem KI-Modell berechnete Zahlenreihe, die die Bedeutung eines Textes abbildet.

#Künstliche Intelligenz (KI)

KI-Agent

Ein System, in dem ein Sprachmodell selbst entscheidet, welcher Schritt als Nächstes kommt.

#Künstliche Intelligenz (KI)