LLMのハルシネーションを抑制し根拠を明示するRAG（検索拡張生成）の構築法

LLMのハルシネーションを抑制し根拠を明示するRAG（検索拡張生成）の構築法とは

「LLMのハルシネーションを抑制し根拠を明示するRAG（検索拡張生成）の構築法」とは、大規模言語モデル（LLM）が生成する情報の不正確さ（ハルシネーション）を抑制し、その回答に信頼性の高い外部情報源に基づく明確な根拠を付与するための技術的アプローチです。RAGは、ユーザーの質問に対し、まず関連する情報を外部データベースから検索し、その情報をLLMに与えて回答を生成させることで、事実に基づいた正確な出力を実現します。これにより、LLMの透明性と信頼性が向上し、「AI透明性・開示義務」といったAIガバナンスの要件を満たす上で極めて重要な役割を果たします。

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