Grounding em IA
O que é Grounding em IA, como funciona o ancoramento de respostas em fatos e por que reduz alucinações. Guia completo.
Grounding em IA
Grounding (Ancoramento) em IA é o processo de vincular as respostas de um modelo de linguagem a fontes concretas de informação, como documentos, bancos de dados, APIs ou fatos verificáveis. O objetivo é garantir que a IA gere respostas baseadas em evidências reais, em vez de fabricar informações — o que se conhece como alucinação.
Quando um modelo está “grounded” (ancorado), ele não inventa respostas: ele se baseia em dados concretos e pode indicar suas fontes.
O grounding pode ser implementado em diferentes camadas:
[Pergunta do Usuário]
↓
[Busca em Fontes Confiáveis]
├── Documentos internos
├── Bancos de dados
├── APIs em tempo real
└── Base de conhecimento
↓
[Contexto Verificável + Pergunta]
↓
[LLM Gera Resposta Ancorada]
↓
[Verificação de Consistência]
├── A resposta é suportada pelas fontes?
├── Há contradições?
└── Faltam informações?
↓
[Resposta Final com Referências]
- RAG — busca documentos relevantes e injeta no contexto do modelo
- Citação de fontes — o modelo referencia documentos específicos na resposta
- Verificação factual — uma segunda camada valida a resposta contra as fontes
- Restrição de escopo — o modelo só responde sobre temas cobertos pela base de dados
- Confidence scoring — o modelo indica seu grau de certeza
Veja como o grounding funciona no OpenClaw quando configurado com documentos de uma empresa:
Sem grounding:
Usuário: “Qual o prazo de entrega para São Paulo?” IA: “O prazo geralmente é de 3 a 5 dias úteis.” (pode estar errado)
Com grounding:
Usuário: “Qual o prazo de entrega para São Paulo?” OpenClaw: “De acordo com a tabela de fretes atualizada em 25/02/2026, o prazo de entrega para a capital de São Paulo é de 2 dias úteis para compras acima de R$100 e 4 dias úteis para valores menores. Fonte: politica-frete-2026.pdf”
A diferença é clara: a resposta ancorada é precisa, atualizada e citável.
| Técnica | Foco | Relação com Grounding |
|---|---|---|
| Grounding | Ancorar respostas em fatos | Conceito central |
| RAG | Buscar e injetar contexto | Implementação de grounding |
| Fine-tuning | Adaptar o modelo | Complementar, não substitui grounding |
| Fact-checking | Verificar veracidade após geração | Camada adicional de grounding |
| Guardrails | Limitar comportamento | Pode reforçar grounding |
| Nível | Descrição | Confiabilidade |
|---|---|---|
| Nenhum | Modelo responde apenas com conhecimento interno | Baixa |
| Parcial | RAG com documentos, sem verificação | Média |
| Completo | RAG + citações + verificação + escopo restrito | Alta |
| Certificado | Grounding completo + auditoria + logs | Muito alta |
- Qualidade das fontes — se os documentos estão errados, a resposta estará errada
- Cobertura — a base pode não cobrir todas as perguntas possíveis
- Latência — buscar e verificar fontes adiciona tempo de resposta
- Custo — mais tokens são consumidos ao incluir contexto adicional
- Conflitos — fontes podem se contradizer entre si
O grounding é a diferença entre uma IA que “chuta” respostas e uma que fornece informações confiáveis. Para aplicações empresariais — atendimento ao cliente, consultoria jurídica, suporte médico — respostas inventadas podem causar danos reais. Implementar grounding adequado é essencial para qualquer uso profissional de IA.
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