生成AIのハルシネーションをRAG技術で抑制する定量的アプローチ

生成AIのハルシネーションをRAG技術で抑制する定量的アプローチとは

生成AIのハルシネーションをRAG技術で抑制する定量的アプローチとは、大規模言語モデル（LLM）が事実に基づかない情報を生成する現象であるハルシネーションを、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を導入することで抑制し、その効果を数値的に評価・改善する手法のことです。RAGは、LLMが回答を生成する際に外部の信頼できる情報源から関連情報を検索し、それを参照することで、出力の正確性と信頼性を向上させます。このアプローチでは、ハルシネーションの発生頻度や深刻度をFactual Accuracy、Consistencyなどの客観的な評価指標を用いて測定し、RAGの導入前後やRAGの構成変更による効果を定量的に比較します。これにより、「LLMのRAG」という親クラスターにおいて、RAGの導入が単なる機能追加に留まらず、その品質向上にどれだけ貢献しているかを明確にし、継続的な改善へと繋げるための基盤を提供します。

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