グラウンディング（LLM）
LLMの回答を外部のデータソース（ウェブ検索、社内文書、ナレッジベース）に引用付きで結びつける機能。ハルシネーションを減らす。Gemini Grounding、Claudeの検索、Perplexity、ChatGPT Searchなどが代表例。
方式は二つある。検索拡張型（RAG式。関連文書を取得してコンテキストに入れる）と、検索根拠型（質問ごとにライブでウェブ検索し、出典を示す）だ。Gemini GroundingはGoogle検索を統合してインライン引用を返す。Claudeには社内文書用の引用モードとウェブ検索がある。Perplexityはグラウンディングを軸に製品を丸ごと作った。欠点は、遅延が増える（入念な検索で5〜30秒）こと、品質が検索の質に左右されること、低品質な情報源に引きずられうることである。現代の企業向けRAGでは、社内文書とウェブを組み合わせたハイブリッド方式が主流になっている。