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Grounding Engine — citas verificables en el contenido generado
Actualizado el 26 de abril de 2026 · 4 min de lectura
El problema que resuelve
Los modelos de lenguaje pueden generar citas plausibles que no existen. El Grounding Engine ataca este problema en dos frentes: antes de generar, inyecta contexto real; después de generar, verifica que cada cita corresponda a páginas reales del libro.
Cómo funciona el pipeline
- Tocas 'Generar' con la opción de fundamentar con datos activada.
- Recupera los chunks vectoriales más relevantes del Libro CNE 2025 (pgvector, modelo text-embedding-3-small).
- Añade los facts del Cantonal Context Pack del usuario.
- Inyecta ambos en el system prompt antes de llamar al modelo.
- El validador post-hoc extrae con regex todas las citas con formato [CNE 2025, p.X] y verifica que la página X exista en los chunks dados.
- Si una cita no puede verificarse, se marca con un badge de advertencia en la UI.
Dónde se aplica
- Propuestas en «Propuestas → Nueva propuesta» cuando se activa 'Fundamentar con datos 2025'.
- Discursos que citan resultados electorales del cantón.
- Plan de Trabajo CNE en secciones de diagnóstico de territorio.
Temperattura 0.3 en modo anti-alucinación
Para contenido crítico como el Briefing Pre-Evento, el Grounding Engine usa temperatura 0.3 para minimizar variabilidad. Para contenido creativo como posts sociales, sube a 0.7.
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