Grounding Pipeline: Wie Google KI-Antworten per Grounding absichert

Welche Inhalte Google für das Erstellen seiner KI-Antworten auswählt, hängt mit verschiedenen Faktoren zusammen. Zum Einsatz kommt dabei die sogenannte Grounding Pipeline.

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Wenn Google KI-Antworten erstellt, zum Beispiel im AI Mode oder in Gemini, kommen Informationen aus verschiedenen Quellen zum Einsatz. Neben den Informationen, welche das Modell im Training gelernt hat, spielen auch Informationen aus dem Web eine Rolle, die nach einer Abfrage gesammelt und zusammengeführt werden.

Dan Petrovic hat auf Grundlage von Antworten, welche die er über eine Google API erhalten hat, die sogenannte Grounding Pipeline rekonstruiert und untersucht, wie die einzelnen Snippets erzeugt werden, die beim Grounding genutzt werden. Dabei nutzte er die von der API gelieferten Daten für groundingSupports und groundingChunks.

Er konnte die folgenden Beobachtungen machen:

• Sätze, die der Suchanfrage ähneln, werden klar bevorzugt. Abschnitte mit abstrakten Zusammenfassungen auf der selben Seite werden dagegen komplett ausgelassen.
• Der Absatz am Anfang wird unabhängig vom Inhalt umfassend extrahiert. Das zeigt, dass die wichtigsten Informationen zu Beginn genannt werden müssen.
• Inhaltsverzeichnisse, Überschriften sowie Link-Code und Absatz-Markierungen werden als Sätze behandelt und zusammen mit dem Fließtext bewertet.
• Als Einheit für die Extrahierung dienen einzelne Sätze und nicht Abschnitte oder Kapitel.
• Die beobachteten Confidence Scores pro Textabschnitt reichen von 0,1 bis 1,0 und repräsentieren den Relevanzwert zwischen der Grounding Source und dem generierten Textfragment (Generative Chunk).

Grounding Pipeline und Query Fanout

Die inhaltliche Zusammenfassung auf Grundlage der extrahierten Inhalte ist Teil der sogenannten Grounding Pipeline. Sie stellt die Verbindung dar zwischen dem von Gemini erzeugten Output und den Quellen im Web. Zur Anwendung kommt außerdem das Query Fanout. Das bedeutet, dass die Frage eines Nutzers in verschiedene Anfragen zerlegt wird, die jeweils nur mit einem bestimmten Intent verbunden sind.

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Für jede dier resultierenden Suchanfragen liefert der Google Index eine Liste von relevanten Quellen, die dann im nächsten Schritt auf etwa fünf bis 20 Quellen reduziert werden. Aus den ausgewählten Ergebnissen wird dann jeweils ein Grounding Snippet erzeugt, das zur jeweiligen Frage passt. Dafür werden die Inhalte der Quellen in Abschnitte zerlegt, die dann mit der Frage abgeglichen werden. Die Abschnitte, die dabei die besten Punktzahlen erreichen, werden zum Erzeugen des endgültigen Snippets genutzt. Weil das für verschiedene Fragen geschieht, die aus der ursprünglichen Frage generiert werden, kann eine einzelne Seite mehrmals zur Anwendung kommen.

Aus den erzeugten Grounding Snippets der verschiedenen Quellen, dem ursprünglichen Prompt und zusätzlichen Inhalten wie zum Beispiel Bildern oder Videos sowie Faktoren, die sich aus der Personalisierung ergeben, erzeugt das Modell dann die fertige Antwort. Dabei werden die einzelnen Bestandteile der Antworten durch eine oder mehr Quellen aus dem Grounding gestützt. 

Nachfolgend ist der Prozess in einer Abbildung dargestellt:

Welche Empfehlungen lassen sich aus der Grounding Pipeline ableiten?

Es ist wichtig, diesen Prozess zu verstehen. Vor allem ergeben sich daraus einige Empfehlungen, wie Inhalte gestaltet werden sollten, damit sie eine bessere Chance haben, als Quelle für die KI-Antworten von Google herangezogen zu werden:

• Wichtige Inhalte im Text nach vorne stellen
• Auf die Ähnlichkeit zwischen Formulierungen und möglichen Suchanfragen achten
• Unterstützende Elemente wie Inhaltsverzeichnisse verwenden
• Sätze sollten für sich eine eigene Aussagekraft haben.