什么是人工智能中的数据根基？可靠大规模语言模型的实用指南

简要总结

• 数据接地将AI输出与可信、最新和相关的信息源连接起来。
• 数据接地通过在推理时添加上下文来减少未经证实的答案。
• 接地数据可以包括文档、数据库、搜索结果、目录、政策和允许的记录。
• RAG是数据接地的常见技术，但它不是整个学科。
• 强大的数据接地需要质量检查、权限、检索评估、引用和监控。
• 使用自动化的团队应合法收集数据，并且仅在授权的工作流中处理CAPTCHA挑战。

介绍

数据接地是一种使AI答案更准确、最新和可验证的实践。它在模型回答之前提供正确的上下文。本指南适用于在大型语言模型（LLM）基础上构建AI工具的产品团队、SEO团队、开发人员和自动化团队。您将了解AI中的数据接地是什么，它是如何工作的，它与RAG和微调有何不同，以及如何负责任地应用它。其价值是实际的：接地的AI系统可以引用来源，尊重权限，并减少过时的答案。当合法的自动化工作流遇到流量验证或CAPTCHA挑战时，CapSolver可以支持合规的测试流程。

数据接地定义

数据接地意味着将AI响应锚定在可信的外部上下文中。当用户提问时，应用程序会提供相关信息给模型。微软将接地数据定义为在推理时提供给语言模型的信息，通过< a href="https://learn.microsoft.com/en-us/azure/well-architected/ai/grounding-data-design" rel="nofollow">微软Azure Well-Architected指南，利用原始训练数据中未包含的上下文来提高准确性和相关性。

数据接地之所以重要，是因为LLM预测语言。它们不会自动知道您最新的价格、政策、文档、客户记录或公开市场数据。没有可信的上下文，答案可能听起来很自信，但可能遗漏事实。通过数据接地，系统可以检索原始材料，将其插入提示中，并让模型从该材料中回答。

AI数据接地不仅仅是一个提示技巧。它是一种数据设计模式。它包括源选择、清理、索引、访问控制、检索、响应生成、引用、评估和监控。

为什么数据接地对AI准确性至关重要

数据接地通过缩小模型的答案空间来提高AI的可靠性。谷歌云将企业接地描述为将模型连接到网络信息、企业数据、数据库、应用程序和可信来源，通过< a href="https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/grounding-gen-ai-in-enterprise-truth" rel="nofollow">谷歌云企业真相提高完整性和准确性。

这对于快速变化的领域很有用。库存、支持政策、文档、定价和活动日程经常变化。几个月前训练的模型无法知道每个更新。数据接地为应用程序提供了获取新鲜信息的路径，而无需每天重新训练模型。

数据接地还帮助团队解释答案。引用、时间戳和来源字段支持质量保证、合规审查和用户信任。

数据接地如何工作

数据接地通过检索和生成流程工作。系统首先确定哪些来源是可信的。然后为这些来源准备搜索。常见的来源包括帮助中心、手册、API、SQL数据库、向量索引、产品feed和批准的公共页面。

下一步是摄入。团队清理文档，删除重复项，标准化元数据，将内容拆分为块，并存储在搜索索引中。索引可能使用关键词搜索、向量搜索、混合搜索或图搜索。微软建议当外部化接地数据可以提高检索、性能和源系统保护时，通过AI接地数据设计将其外部化。

当用户提问时，系统会检索相关记录。它会根据权限、新鲜度、语言、地区或产品线进行过滤。然后将检索到的上下文添加到模型提示中。模型从该上下文中回答，并可能返回来源引用。

数据接地在检索精确时成功。强大的系统会衡量相关性、忠实度、延迟和源覆盖范围。

对比总结

数据接地与几种AI方法有重叠。下表显示了实际差异。

方法	主要目的	最佳使用场景	关键限制
数据接地	将答案锚定在可信上下文中	当前的、有来源支持的答案	需要强大的检索和治理
RAG	在生成前检索文档	知识库问答和支持代理	可能检索不相关或过时的上下文
微调	通过示例改变模型行为	风格、格式或领域行为	不适合改变事实
提示工程	通过指令引导行为	小任务和响应格式	无法单独提供缺失的事实
守护程序	强制执行政策和输出控制	安全、格式和合规检查	无法替代验证的来源上下文

此对比显示了为什么数据接地比RAG更广泛。RAG是一种常见的实现模式。数据接地是将模型输出连接到可靠证据的完整学科。

常见数据接地来源

数据接地从源质量开始。团队应根据权威性、新鲜度、所有权和权限级别对来源进行排名。

内部来源通常提供最大的商业价值。这些包括CRM记录、工单、政策、库存系统、产品规格和知识库。它们需要严格的访问控制。

外部来源增加新鲜度和广度。这些包括官方文档、政府指导、公开数据集、标准机构和可信的市场数据。NIST指出，其AI风险管理体系帮助组织管理对个人、组织和社会的风险通过NIST AI RMF。当编写可信AI系统的政策时，这些来源很有用。

公共网络数据可以支持市场监控、SEO研究和竞争分析。团队应保持合法和合理。他们应尊重网站条款、速率限制、适用的机器人指导和隐私义务。CapSolver的AI和自动化和自动化工作流资源是负责任流程的有用起点。

数据接地的生产工作流

数据接地在明确的操作模型中效果最佳。首先，定义答案边界。决定AI可以回答什么，可以使用哪些来源，以及何时必须拒绝或升级。

其次，准备数据。删除重复项、过时记录、私有字段和嘈杂的模板内容。添加元数据，如所有者、日期、地区、产品、语言和权限级别。这使检索更准确。

第三，设计检索。使用关键词搜索精确术语，使用向量搜索语义相似性，并使用过滤器获取允许的记录。

第四，评估性能。创建真实问题的测试集。评分检索相关性、答案忠实度、引用准确性和平均延迟。与领域专家审查边缘案例。不要仅依赖模型置信度。

第五，监控数据漂移。当文档过时、索引损坏、权限更改或用户意图变化时，数据接地可能会失败。关键系统需要自动新鲜度检查和人工审查路径。

合规性和安全性考虑

数据接地必须尊重法律、隐私和安全边界。技术访问并不意味着权限。接地的AI系统应避免使用私人、受限、敏感或未经授权的数据，除非组织有明确的合法依据和用户许可。

安全风险也很重要。OWASP列出了LLM应用的主要风险，包括提示注入、敏感信息泄露、过度代理和过度依赖，通过OWASP LLM应用Top 10。数据接地可以减少未经证实的声明，但如果检索接受恶意内容或暴露受保护的记录，它可能会引入风险。

团队应使用权限感知的检索。他们应清理不可信文本，记录源ID而不是敏感记录，并按分类分离数据。

自动化团队需要额外的注意。网络数据收集应专注于允许的公共数据、合理的请求速率和记录的业务目的。当授权的QA、监控或数据工作流中出现CAPTCHA挑战时，团队应将其视为流量验证的一部分。CapSolver的公共网络数据收集文章和CAPTCHA挑战指南可以帮助团队了解操作背景。

CapSolver在负责任的AI工作流中的位置

当数据接地依赖于合法的自动化工作流时，CapSolver是相关的。一些团队收集公共数据用于价格监控、SEO检查、广告验证、QA测试或研究。这些工作流可能在正常浏览或测试期间遇到CAPTCHA挑战。

CapSolver可以通过专为自动化环境设计的服务帮助团队处理这些挑战。建议是狭窄且以合规性为先。仅在您有授权、尊重适用规则并避免受限或敏感数据时使用。团队可以查看CapSolver产品以了解支持的场景并匹配到批准的工作流。

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数据接地和CAPTCHA处理不应随意混合。接地层决定AI可以使用的证据。自动化层在批准的规则下收集或检查数据。保持这些层的分离使审计更容易并减少运营风险。

接地AI系统的实用指标

数据接地需要可衡量的质量标准。检索相关性询问返回的上下文是否回答了问题。低分意味着模型正在使用弱证据。

答案忠实性询问答案是否在检索到的来源内。这是因为流畅的答案仍可能添加未经证实的细节。

引用准确性检查每个引用的来源是否支持其后的句子。新鲜度跟踪文档年龄、索引更新时间和来源更新频率。拒绝质量检查系统在证据缺失时是否说不。

结论和行动呼吁

数据接地是使AI系统更可靠的一种最实用的方法。它将答案连接到可信上下文，提高新鲜度，支持引用，并帮助团队管理风险。RAG通常是解决方案的一部分，但生产级的数据接地还需要干净的数据、强大的权限、评估、监控和负责任的自动化实践。

如果您的AI工作流依赖于公共数据监控、浏览器自动化、QA测试或研究，请仔细规划数据管道。保持源访问合法。保护敏感数据。在使用前审查输出。对于遇到CAPTCHA挑战的批准工作流，考虑将CapSolver作为合规自动化堆栈的一部分进行评估。

常见问题

什么是AI中的数据接地？

数据接地是将AI答案连接到可信上下文的过程。上下文可能来自文档、数据库、API、搜索索引或批准的公共来源。它帮助模型从证据中回答，而不是仅依赖训练数据。

数据接地和RAG是一样的吗？

不。RAG是实现数据接地的一种常见方式。数据接地更广泛。它包括源治理、索引、权限、检索评估、引用、监控和升级规则。

为什么数据接地减少了未经证实的AI答案？

数据接地通过在推理时为模型提供相关证据来减少未经证实的答案。模型可以基于当前上下文回答，而不是仅依靠统计模式填补空白。

应该使用哪些数据用于LLM的数据接地？

使用准确、允许、当前和相关数据。好的例子包括官方文档、产品记录、支持政策、知识库、公开数据集和批准的企业数据库。在没有适当授权的情况下避免私人或受限数据。

团队应如何负责任地应用数据接地？

团队应定义源规则，实施访问控制，监控检索质量，并审查高影响的输出。自动化团队应合法收集数据，尊重网站规则，并仅在授权的工作流中使用与CAPTCHA相关的服务。