RAGシステムにおける高精度な回答を導くためのコンテキスト注入型プロンプト

RAGシステムにおける高精度な回答を導くためのコンテキスト注入型プロンプトとは

RAGシステムにおける高精度な回答を導くためのコンテキスト注入型プロンプトとは、Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）システムにおいて、外部の知識ベースから検索された関連情報（コンテキスト）を、大規模言語モデル（LLM）への入力プロンプトに組み込むことで、より正確で根拠に基づいた回答を生成させるためのプロンプト設計手法です。この手法は、LLMが持つ既存の知識だけでは対応できない、特定のドメイン知識や最新の情報を活用し、ハルシネーション（誤情報生成）のリスクを低減することを目的とします。親トピックである「Llamaのプロンプト作成術」においても、Llamaのような強力なLLMの性能を特定のタスクで最大限に引き出すための高度なテクニックの一つとして位置づけられます。

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