Grounding (Temellendirme)

Grounding (temellendirme), bir dil modelinin cevabını doğrulanabilir harici kaynaklara — web sayfaları, kurumsal belgeler veya veritabanları — dayandırması sürecidir. Temellendirilmiş cevapta her iddianın izlenebilir bir kaynağı vardır; model “ezberden” değil, önüne konan kanıttan konuşur. Bu yaklaşım, üretken yapay zekânın en bilinen zayıflığı olan halüsinasyon riskini belirgin biçimde düşürür.

Grounding nasıl uygulanır?

En yaygın uygulama, cevaptan önce güncel belge getiren RAG mimarisidir; ChatGPT’nin web araması ve Perplexity’nin gerçek zamanlı taraması bu modelin örnekleridir. Süreç özetle şöyle işler:

1. Kullanıcının sorusu için güvenilir kaynaklar aranır ve getirilir.
2. Model, cevabını yalnızca bu kaynaklardaki bilgiyle kurması yönünde yönlendirilir.
3. Cevaptaki iddialar, kaynak bağlantılarıyla (citation) eşleştirilir.

Grounding ile RAG aynı şey mi?

Hayır; grounding hedef, RAG bu hedefe ulaşmanın en yaygın teknik yöntemidir.

Kavram	Ne ifade eder?
Grounding	Cevabın doğrulanabilir kaynaklara dayanması ilkesi
RAG	Kaynakları sorgu anında getirip modele veren mimari
Citation	Temellendirmenin kullanıcıya görünen çıktısı: kaynak bağlantısı

Grounding GEO stratejisini nasıl etkiler?

2026 itibarıyla cevap motorları işletme sorularını web kaynaklarına temellendirdiği için asıl soru şudur: model cevabını hangi sayfalara temellendirecek? Net doğrudan cevaplar, güncel bilgiler ve soru formatlı başlıklar içeren sayfalar temellendirme için seçilme şansını artırır. Ayrıntı için Perplexity’de kaynak olarak gösterilmek rehberine ve halüsinasyon maddesine bakabilirsiniz.