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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

  1. Démarrer un runPOST /v1/grounding/check-validations avec optionnellement {sample_size: 150} (max 400). 0 crédit. Réponse : 202 + run_id.
  2. PollingGET /v1/grounding/check-validations/{run} jusqu'à status=completed (typiquement 2-5 min avec l'échantillon par défaut).
  3. Lire le résultatresults[] 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.
  4. 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}/promote et POST .../reject.
  5. Activer la phase 2 (optionnel) — Mets GROUNDING_VALIDATION_FEEDBACK=true dans 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 = 3.4 avec n_cited = 2 → bruit statistique, pas un signal.
  • lift = 1.8 avec n_cited = 78 et p_value = 0.001 → signal réel, candidat à la promotion.
  • lift = NULL (au lieu de 999.0) → 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 via php 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.)

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