O que é Grounding na IA Generativa? Entenda de Forma Simples com Exemplos Práticos
- Natanael Pantoja
- 10 hours ago
- 3 min read
A inteligência artificial generativa, como o ChatGPT, é impressionante. Ela cria textos, responde perguntas, escreve códigos, até compõe músicas. Mas você já se perguntou como garantir que essas respostas estão conectadas à realidade?
É aí que entra um conceito essencial: o grounding.
Grounding significa ancorar ou conectar as respostas da IA a informações reais, verificáveis e específicas de um contexto.
Em outras palavras, é garantir que o que a IA que responde não é apenas plausível, mas também correto e fundamentado.
Sem grounding, um modelo pode "alucinar" — termo usado quando a IA inventa fatos, como dizer que "o Rio de Janeiro é a capital do Brasil" (errado, sabemos que é Brasília).
Mas vamos entender poruqe o grounding é importante no contexto da IA
Imagine uma IA usada por um banco, explicando as taxas de um empréstimo, um hospital, orientando sobre medicamentos ou uma loja, respondendo dúvidas sobre política de devolução.
Se essas respostas forem imprecisas ou inventadas, o impacto pode ser sério: desde perda de confiança até problemas legais.
Vamos para alguns exemplos práticos de Grounding
1. Atendimento ao cliente com base em base de dados real
Uma empresa de e-commerce pode usar IA para responder perguntas, mas as respostas devem vir da sua própria base de conhecimento (como políticas internas, tabelas de preços, estoque atual).
➡️ Grounding é feito conectando o modelo a um banco de dados interno atualizado.
2. IA conectada a documentos jurídicos
Um escritório de advocacia usa IA para ajudar a redigir contratos. O sistema só pode gerar cláusulas com base nos modelos e leis vigentes da base jurídica.
➡️ Grounding aqui ocorre ao restringir a geração a conteúdos legalmente validados.
3. Pesquisa científica com IA
Pesquisadores usam IA para resumir artigos científicos. O sistema precisa citar e se basear em estudos reais, não em “chutes”.
➡️ Grounding é garantir que os resumos vêm de fontes científicas reais, como PubMed ou Scielo.
Existem algumas técnicas para aplicar Grounding
Retrieval-Augmented Generation (RAG): antes de responder, o modelo busca dados relevantes em fontes confiáveis e usa isso como base.
Conexão com APIs ou bancos de dados atualizados: por exemplo, uma IA conectada a um sistema ERP para responder sobre pedidos.
Validação de resposta: usar regras ou outro modelo auxiliar para checar se o conteúdo gerado está alinhado com as fontes.
Mesmo com grounding, ainda há riscos. A IA pode interpretar mal a fonte, resumir incorretamente ou omitir detalhes.
Por isso, revisão humana ainda é uma prática recomendada em contextos críticos.
Conclusão
Grounding é como dar uma bússola para a IA. Ela pode ir longe, mas precisa saber onde está pisando. Se você está pensando em adotar IA generativa no seu negócio, garantir grounding é um passo fundamental para segurança, confiança e precisão.
Entre em contato pelo formulário do site se você precisar de um apoio na adoção de IA na sua empresa ou pelo e-mail abaixo.
Email: contato@natanaelpantoja.me
Se você quer se aprofundar no tema, aqui vão algumas referências interessantes:
Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis et al., 2020)
OpenAI’s System Card for ChatGPT Plugins (Grounding via APIs)
🎓 Cursos e vídeos
Vídeos explicativos abaixo:
📚 Livros
Commentaires