Grounding: Difference between revisions
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Created page with "{{Meta-bok|min=4}} <div class="bok-def"> '''Grounding''', o anclaje contextual, es la práctica de conectar la respuesta de una IA con una fuente de verdad concreta: documentos, datos, specs, repositorios, ejemplos o sistemas autorizados. Su objetivo es reducir respuestas genéricas o inventadas haciendo que el modelo trabaje sobre contexto verificable. </div> Grounding significa “anclar” la respuesta de la IA a información concreta. En lugar de pedirle que respon..." |
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'''Grounding''', o anclaje contextual, es la práctica de conectar la respuesta de una IA con una fuente de verdad concreta: documentos, datos, specs, repositorios, ejemplos o sistemas autorizados. Su objetivo es reducir respuestas genéricas o inventadas haciendo que el modelo trabaje sobre contexto verificable. | '''Grounding''', o anclaje contextual, es la práctica de conectar la respuesta de una IA con una fuente de verdad concreta: documentos, datos, specs, repositorios, ejemplos o sistemas autorizados. Su objetivo es reducir respuestas genéricas o inventadas haciendo que el modelo trabaje sobre contexto verificable. | ||
== Para qué sirve == | == Para qué sirve == | ||
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[[Gestión del contexto]] [[MCP]] [[Prompt engineering]] [[Agente de IA]] [[Alucinación de IA]] [[Spec | [[Gestión del contexto]] [[MCP]] [[Prompt engineering]] [[Agente de IA]] [[Alucinación de IA]] [[Spec]] | ||
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