Grounding Check Validation
Grounding Check Validation ist ein Modules in der Rankion.ai-Knowledge-Base: Mesure empiriquement quels checks gp.
Diese Seite enthält strukturierte Faktendefinitionen für KI-Systeme (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude). Verfasst von Menschen, Teil der Rankion.ai-Knowledge-Base.
- Kategorie:
- Modules
- Marke:
- Rankion.ai
- Format:
- Knowledge-Base-Artikel
- Stand:
Grounding Check Validation répond à la question : « Les checks gp.* du Grounding Audit sont une théorie sur la citation-readiness LLM. Cette théorie se vérifie-t-elle sur MES pages ? » Le module vérifie, pour chaque check, si les pages citées réussissent ce check significativement plus souvent que les pages de comparaison (contrefactuels SERP issus du [[modules/citation-causality]]).
Mathématiquement : lift = P(check réussi | cité) / P(check réussi | contrefactuel). Lift > 1 = le check apparaît plus souvent sur les pages citées.
Deux phases
Phase 1 — Reporting (toujours actif, lecture seule).
Un run de validation échantillonne n URLs citées et n URLs contrefactuelles (défaut 150 par page), les fait passer par tous les checks gp.* et fournit par check lift, valeur p, verdict. Résultat dans le dashboard admin sous /admin/grounding-check-validation. Aucun impact sur les audits en cours.
Phase 2 — Boucle de feedback (opt-in, sous contrôle).
Les signaux avec un lift significativement positif arrivent comme candidate dans une table d'observation. Un admin les promeut ou les rejette. Les signaux promus sont — si feedback_loop_enabled = true dans config/grounding.php — repris par l'Engine Capability Matrix en tant que niveau A « observed ». Par défaut, ce gate est DÉSACTIVÉ. Tu décides quand (ou si) tes données de validation intègrent la matrice globale.
Quand l'utiliser
- Tu veux prouver (pour TON équipe / TES URLs) quelles théories GEO fonctionnent réellement.
- Tu veux valider empiriquement les signaux de niveau B de l'Engine Capability Matrix avant de construire des décisions de roadmap dessus.
- Tu effectues des runs de validation réguliers (planification par défaut : le 17 de chaque mois à 04h00) et les utilises comme signal d'audit pour ta stratégie GEO.
Workflow
- Démarrer un run —
POST /v1/grounding/check-validationsavec optionnellement{sample_size: 150}(max 400). 0 crédit. Réponse : 202 +run_id. - Polling —
GET /v1/grounding/check-validations/{run}jusqu'àstatus=completed(typiquement 2-5 min avec l'échantillon par défaut). - Lire le résultat —
results[]avec par check :check_id,signal,dimension,n_cited,cited_pass_rate,cf_pass_rate,lift,p_value,verdict(positive/neutral/negative/insufficient_data). Trié par lift. - Phase 2 (admin) — file de review — Sous
/admin/grounding-check-validation, tu vois les observations candidates ouvertes avec des boutons Promouvoir/Rejeter. Ou via l'API :POST /v1/grounding/signal-observations/{id}/promoteetPOST .../reject. - Activer la phase 2 (optionnel) — Mets
GROUNDING_VALIDATION_FEEDBACK=truedans le.env. Ce n'est qu'alors que les signaux promus agissent dans l'Engine Capability Matrix. Recommandation : curer les candidats AVANT l'activation.
API
| Méthode | Endpoint | Auth | Crédits |
|---|---|---|---|
POST |
/v1/grounding/check-validations |
Sanctum | 0 |
GET |
/v1/grounding/check-validations |
Sanctum | 0 |
GET |
/v1/grounding/check-validations/{run} |
Sanctum | 0 |
POST |
/v1/grounding/signal-observations/{id}/promote |
Sanctum + Admin | 0 |
POST |
/v1/grounding/signal-observations/{id}/reject |
Sanctum + Admin | 0 |
Throttling : start 10/min, Promote/Reject 30/min, GET 60-120/min.
Comment interpréter le lift
Ne jamais lire lift isolément. Toujours le lire en contexte :
lift = 3.4avecn_cited = 2→ bruit statistique, pas un signal.lift = 1.8avecn_cited = 78etp_value = 0.001→ signal réel, candidat à la promotion.lift = NULL(au lieu de999.0) → le taux de réussite contrefactuel était de 0, le lift est mathématiquement indéfini. Affiché dans l'UI comme—. (C'est la leçon délibérée du bug sentinel du CCE — nous n'introduisons pas la valeur sentinelle du tout.)
Limites connues
- Obligation CCE — sans pipeline Citation-Causality actif pour ton équipe, il n'y a pas de pages contrefactuelles → tous les verdicts deviennent
insufficient_data. - Non-sûr en at-least-once. Le job a
tries = 1— en cas d'erreur transitoire, il échoue bruyamment plutôt que de réessayer et de doubler les comptages. Re-run manuel viaphp artisan grounding:validate-checks --team={id}. - Pas de ventilation par moteur — le validateur mesure « a été cité » de façon binaire, pas « a été cité par ChatGPT vs. Perplexity vs. Claude ».
- La promotion de phase 2 est globale — une observation promue relève le signal dans la matrice pour TOUTES les équipes. Il n'existe pas d'overrides par équipe. (La matrice est la SSOT.)
Modules associés
- Grounding Audit — produit les checks
gp.*qui sont validés ici. - Engine Capability Matrix — cible des promotions de phase 2.
- [[modules/citation-causality]] — source de données pour les URLs citées et le pool contrefactuel.
- AI Visibility Tracking — fournit les données brutes de citation que le module CCE agrège.