Grounding là việc mô hình AI dựa vào dữ liệu bên ngoài, thường là kết quả tìm kiếm web, để viết câu trả lời thay vì chỉ dựa vào kiến thức có sẵn trong mô hình.
Định nghĩa
Mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên dữ liệu đến một thời điểm nhất định, nên kiến thức có sẵn có thể cũ hoặc thiếu. Grounding (tạm dịch: neo vào dữ liệu thật) là kỹ thuật cho mô hình tra cứu thông tin bên ngoài, phổ biến nhất là tìm kiếm web, rồi viết câu trả lời dựa trên những gì tìm được.
Grounding hoạt động như thế nào?
- Người dùng đặt câu hỏi.
- Hệ thống quyết định có cần tìm kiếm không. Câu hỏi về thông tin mới, giá cả, địa điểm thường kích hoạt tìm kiếm.
- AI tạo một hoặc vài truy vấn tìm kiếm, đọc các trang kết quả.
- AI viết câu trả lời dựa trên nội dung vừa đọc và thường kèm trích dẫn nguồn.
Ví dụ
- Gemini API có tính năng Grounding with Google Search: bật lên thì Gemini tìm trên Google trước khi trả lời và trả về danh sách nguồn đã dùng.
- ChatGPT có chế độ tìm kiếm web: khi câu hỏi cần thông tin cập nhật, ChatGPT tìm kiếm và hiển thị nguồn.
- Perplexity luôn tìm kiếm trước khi trả lời.
Câu trả lời có grounding khác gì không có grounding?
| Không grounding | Có grounding | |
|---|---|---|
| Dựa vào | Kiến thức có sẵn trong mô hình | Kết quả tìm kiếm hiện tại |
| Độ mới | Có thể cũ | Cập nhật hơn |
| Nguồn | Thường không có | Có đường link nguồn |
| Thương hiệu được nhắc | Thương hiệu "nổi tiếng" trong dữ liệu huấn luyện | Thương hiệu xuất hiện trên các trang tìm được |
Ý nghĩa với SEO AI
- Với câu trả lời có grounding, thương hiệu xuất hiện trên các trang được tìm thấy sẽ có lợi thế. Đây là lý do SEO truyền thống vẫn quan trọng với GEO.
- Nội dung mới đăng có thể được AI dùng sau khi được lập chỉ mục, không cần chờ mô hình được huấn luyện lại.
- Khi đo AI Visibility, nên đo với tìm kiếm web được bật để kết quả gần với trải nghiệm thật của người dùng.
Grounding và RAG khác nhau thế nào?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) là tên gọi chung cho kỹ thuật cho mô hình tra cứu tài liệu trước khi trả lời. Grounding bằng tìm kiếm web là một dạng RAG, trong đó nguồn tra cứu là công cụ tìm kiếm. Doanh nghiệp cũng có thể dùng RAG với tài liệu nội bộ, ví dụ để chatbot chăm sóc khách hàng trả lời dựa trên chính sách của công ty thay vì kiến thức chung.
Với SEO AI, điều cần quan tâm là grounding bằng tìm kiếm web, vì đó là lúc website của bạn có cơ hội được AI đọc và trích dẫn. Khi đánh giá một công cụ AI, hãy hỏi nó tra cứu từ đâu: web công khai, tài liệu nội bộ hay chỉ dùng kiến thức có sẵn.
Thuật ngữ liên quan
- Citation: Citation (trích dẫn nguồn) là đường link tới trang web mà trợ lý AI dùng làm nguồn khi viết câu trả lời có tìm kiếm web.
- Google AI Overviews: Google AI Overviews là phần tóm tắt do AI của Google viết, hiển thị phía trên kết quả tìm kiếm thông thường, kèm các đường link tới trang nguồn.
- GEO: GEO (Generative Engine Optimization) là việc tối ưu để thương hiệu và nội dung được các công cụ AI tạo sinh như ChatGPT, Gemini hay Perplexity nhắc tới và trích dẫn trong câu trả lời.
Câu hỏi thường gặp
Lúc nào AI dùng grounding, lúc nào không?
Tùy từng sản phẩm. Trong ứng dụng, AI thường tự quyết định dựa vào câu hỏi. Khi gọi qua API, nhà phát triển có thể chủ động bật hoặc tắt công cụ tìm kiếm.
Grounding có làm AI hết trả lời sai không?
Không hoàn toàn. Grounding giảm sai do thiếu thông tin, nhưng AI vẫn có thể hiểu sai trang nguồn hoặc tổng hợp nhầm. Vì vậy thông tin trên website của bạn cần rõ ràng, khó hiểu sai.
Làm sao để nội dung dễ được dùng khi AI tìm kiếm web?
Trang cần được công cụ tìm kiếm lập chỉ mục, không chặn bot tìm kiếm của AI, và có đoạn trả lời rõ ràng cho đúng câu hỏi. Thông tin có ngày cập nhật, số liệu và nguồn cụ thể cũng giúp AI chọn trang khi tổng hợp câu trả lời.