Grounding
Grounding bezeichnet im SAP-Joule-Kontext das Anbinden des KI-Assistenten an verlässliche, strukturierte Unternehmensdaten — damit die Antworten nicht halluziniert sind, sondern in belegbaren Geschäftsobjekten wurzeln.
Warum wichtig?
Ein generisches LLM kann sprachlich plausibel antworten, aber ohne Grounding sagt es nicht „auf deiner Bestellung BS-12345 stehen 17 Positionen, davon 3 überfällig”, sondern halluziniert. Grounding verbindet das Modell mit der echten Wahrheit in den SAP-Systemen.
Wie macht SAP Grounding?
Stand unseres Wissens: grob bekannt, im Detail noch zu verifizieren.
- Zugriff auf Geschäftsobjekte in 4HANA, SuccessFactors, Ariba u.a. über strukturierte Schnittstellen.
- Anbindung an SAP Datasphere für Analytics-Daten.
- Ergänzend klassische Retrieval-Augmented Generation für Dokumente — die konkrete Mechanik dafür stellt der SAP GenAI Hub bereit: RAG + Orchestration Service mit Datenanonymisierung, eingebettet in die AI Foundation auf der BTP.
Grounding vs. RAG — Abgrenzung
Grounding beschreibt das Joule-Produktverhalten (Antworten an echte Geschäftsobjekte binden), RAG ist ein technisches Muster dahinter. Joule groundet auch über RAG, aber nicht ausschließlich — direkte API-Aufrufe auf Geschäftsobjekte sind der zweite, stärker strukturierte Weg.
Worauf wir bei Kunden achten
- Datenqualität: Grounding ist nur so gut wie die Stammdaten.
- Berechtigungen: Joule muss die Zugriffsrechte des anfragenden Users respektieren — darf keine Daten zurückgeben, die der User nicht sehen dürfte.
- Latenz: Zu viele Grounding-Calls bremsen die Konversation.
- Sprachenabdeckung: Wie gut funktioniert Grounding in Deutsch vs. Englisch?
Offene Fragen
- Welche Grounding-Tiefe gibt es für On-Premise-Landschaften?
- Wie werden Individualentwicklungen eines Kunden in das Grounding eingebunden?
- Kann der Kunde eigene Grounding-Quellen (externe Datenbanken, CRM) ergänzen, oder ist man auf SAP-Systeme festgelegt?