高性能LLMの「読み間違い」を防ぐ：形態素解析による前処理でハルシネーションを15%抑制した検証記録
最新LLMでも解決できない日本語RAGのハルシネーション問題。その原因は「トークナイザーの誤読」にあります。MeCab、Sudachi、Ginzaなど5つの形態素解析エンジンを比較検証し、幻覚発生率を15%低減させた実践的前処理ノウハウを公開します。
キーワード解説
生成AIのハルシネーション抑制に向けた形態素解析によるテキスト前処理
生成AIのハルシネーション抑制に向けた形態素解析によるテキスト前処理とは、大規模言語モデル（LLM）が事実と異なる情報を生成する「ハルシネーション（幻覚）」を低減するため、入力テキストを形態素解析によって事前に適切に処理する技術です。自然言語処理の基礎である形態素解析を活用し、テキストを意味を持つ最小単位（形態素）に分割・解析することで、LLMのトークナイザーがテキストを誤読するリスクを減らし、特に日本語におけるRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムでの情報生成精度向上を目指します。これにより、信頼性の高いAI応答の実現に貢献します。
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生成AIのハルシネーション抑制に向けた形態素解析によるテキスト前処理とは
生成AIのハルシネーション抑制に向けた形態素解析によるテキスト前処理とは、大規模言語モデル（LLM）が事実と異なる情報を生成する「ハルシネーション（幻覚）」を低減するため、入力テキストを形態素解析によって事前に適切に処理する技術です。自然言語処理の基礎である形態素解析を活用し、テキストを意味を持つ最小単位（形態素）に分割・解析することで、LLMのトークナイザーがテキストを誤読するリスクを減らし、特に日本語におけるRetrieval-Augmented Generation（RAG）システムでの情報生成精度向上を目指します。これにより、信頼性の高いAI応答の実現に貢献します。