AI Grounding
AI 证据关联
AI 证据关联是业界常用说法，指把 AI 生成的内容或操作，连到提供的证据、找到的来源或可信系统数据。做法和评分方式各不相同，目前没有单一标准流程。
另一个例子
员工询问没用完的假能否留到明年。每个说法都要关联当前批准手册的正确章节。也要显示生效日期，并排除互相冲突的旧内容。只显示引用，不代表来源真的支持说法。
主要部分
- 01权威证据
- 02关联来源的 claim
- 03蕴含检查
什么时候用
当答案中的每项说法都要关联可信数据时，可以使用这个词。还要检查数据是否真的支持这项说法。
什么时候不要用
还没逐项检查说法前，不要把做过搜索、显示引用或使用很长的提示，直接当作证据关联成功。
代码里的名称
claim → supporting source span → entailment check 上线前要检查
检查模型与提示词版本、参考数据、有版本号的评估集与指标。验证答案能否连回来源证据，也要检查工具权限与隐私。再检查常见失败、拒答、安全备用做法与人工复核。也要检查监控、成本、速度与恢复方式。
预期结果：使用或评估 AI 证据关联 (AI Grounding)，让 AI 行为可以衡量，也能连回证据。 用户场景：员工询问没用完的假能否留到明年。每个说法都要关联当前批准手册的正确章节。也要显示生效日期，并排除互相冲突的旧内容。只显示引用，不代表来源真的支持说法。 AI 方法或概念：AI 证据关联 (AI Grounding)。 适用理由：当答案中的每项说法都要关联可信数据时，可以使用这个词。还要检查数据是否真的支持这项说法。 不应使用的情况：还没逐项检查说法前，不要把做过搜索、显示引用或使用很长的提示，直接当作证据关联成功。 AI 要求：定义输入与参考证据。设置模型和工具权限。使用有版本号的评估数据与指标。说明失败、拒答、隐私、速度与成本限制。 运营防护：保留可查询记录，并隐藏其中的敏感数据。提供用户看得懂的安全备用做法。标出必须由人工复核的步骤，并定义模型或提示词的恢复方式。 验收标准：在有版本号的评估集上记录当前基线与目标。测试边界案例与恶意输入。验证安全备用做法、监控、权限与恢复方式。 证据与限制（证据边界）：没有一份官方标准能涵盖全部内容。不同团队、平台或框架的用法可能不同。 待确认：目标任务、模型与版本、评估负责人、参考数据、风险阈值、工具权限，以及生产环境的安全备用做法。
检查这份需求
请 AI 编程助手检查当前如何使用 AI 证据关联 (AI Grounding)。 定义：AI 证据关联是业界常用说法，指把 AI 生成的内容或操作，连到提供的证据、找到的来源或可信系统数据。做法和评分方式各不相同，目前没有单一标准流程。 生产环境检查：检查模型与提示词版本、参考数据、有版本号的评估集与指标。验证答案能否连回来源证据，也要检查工具权限与隐私。再检查常见失败、拒答、安全备用做法与人工复核。也要检查监控、成本、速度与恢复方式。 修改程序前，先列出看到的证据、缺口、严重程度，以及最小且安全的修正。