内容纲要
在大模型语境中，Grounding（落地约束 / 事实锚定）指的是：
将模型的输出严格约束在一个“真实、可验证、结构化的外部世界”中，而不是仅依赖模型自身的参数记忆进行自由生成。
这是当前大模型工程化里一个非常核心、但经常被模糊使用的概念。
一、Grounding 的标准定义（工程视角）
Grounding = 用外部确定性载体，对 LLM 的推理与生成进行事实和语义锚定
这个“外部确定性载体”通常包括：
| 类型 | 举例 |
|---|---|
| 结构化数据 | 数据库表、Schema、JSON、Graph |
| 半结构化 | 文档章节、表格、日志 |
| 强约束接口 | SQL、API、Function Call |
| 物理/真实世界 | 传感器数据、设备状态 |
只要模型不能随意编造，而必须对齐这些外部约束，就属于 Grounding。
二、为什么说「NL2SQL 是更纯粹的 Grounding」
这句话本身是高度正确的工程判断。
1️⃣ NL2SQL 的 Grounding 强度非常高
NL2SQL 的推理链是：
自然语言 → 受限结构（SQL） → 确定性执行 → 确定性结果关键点在于：
- SQL 是 强语法 + 强语义约束
- Schema 是 事实世界的精确定义
- 执行结果是 不可编造的
因此：
模型的“想象空间”被压缩到几乎为零
这就是“更纯粹”的含义。
三、Grounding 强度对比（从弱到强）
❌ 无 Grounding（纯生成）
问题 → LLM → 回答- 容易 hallucination
- 不可验证
- 适合创作，不适合系统
⚠️ 弱 Grounding（RAG）
问题 → 检索文本 → LLM 生成- 事实来自文本
- 但文本解释权仍在模型
- 依然可能误读、拼接、歪解
✅ 强 Grounding（NL2SQL / Function Call）
问题 → 结构化表达 → 执行 → 结果- 模型只负责“翻译意图”
- 不负责“编造事实”
- 结果可复现、可审计
👉 NL2SQL 属于最强一档
四、Grounding 的本质，不是“引用资料”
很多人误解 Grounding = “我有资料来源”。
这是错误的。
真正的 Grounding = 剥夺模型对事实的解释权
| 场景 | 模型能不能“瞎说” |
|---|---|
| RAG | 还能 |
| NL2SQL | 几乎不能 |
| API / Function Call | 不能 |
| Workflow + 状态机 | 完全不能 |
五、为什么工程系统偏爱 Grounding
你会发现你做过的事情高度一致：
- 数据中台
- 指标体系
- ChatBI
- NL2SQL
- Agent Tool 调度
它们的共同目标是：
让 LLM 成为“意图解析器”，而不是“事实源”
这正是 Grounding 的工程哲学。
六、一句话总结（可以直接用在 PPT / 面试）
Grounding 是将大模型的生成能力锚定到真实、可执行、可验证的外部世界中；
而 NL2SQL 通过 Schema + SQL 执行，把模型的自由度压缩到最小，因此是最纯粹、最强约束的一种 Grounding。
