RAGのハルシネーションを「自己検証」で封じる：金融システムで実装したChain-of-Verification (CoVe) の全貌
金融機関向けRAG開発で直面した「90%の壁」。もっともらしい嘘（ハルシネーション）を排除するために実装したChain-of-Verification (CoVe) の全プロセスと、レイテンシー対策のトレードオフをCTO視点で詳述します。
キーワード解説
Chain-of-Verification (CoVe) によるLLMの多段階推論検証の実装
Chain-of-Verification (CoVe) によるLLMの多段階推論検証の実装とは、大規模言語モデル（LLM）が生成する情報の信頼性を高め、ハルシネーション（幻覚）と呼ばれる誤情報や事実に基づかない内容の出力を抑制するために考案された技術です。これは、AI幻覚を抑制し安全なAIシステムを実現する「幻覚抑制技術」の一環として位置づけられます。CoVeは、LLMが直接最終回答を生成するのではなく、与えられた質問に対して複数の検証ステップ（検証質問の生成、独立した回答の生成、矛盾点の特定、最終回答の生成など）を経て、自己修正・検証を行うフレームワークです。これにより、推論プロセスを明確化し、誤った推論経路を早期に特定・修正することで、より正確で信頼性の高い出力を実現します。特にRAG（Retrieval-Augmented Generation）のようなシステムにおいて、外部情報とLLMの生成能力を組み合わせる際のハルシネーション対策として有効性が示されています。
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