ユーザーフィードバックを学習データ化するDPOを用いたRAGの継続的改善フロー

ユーザーフィードバックを学習データ化するDPOを用いたRAGの継続的改善フローとは

「ユーザーフィードバックを学習データ化するDPOを用いたRAGの継続的改善フロー」とは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの性能を向上させるために、ユーザーからのフィードバックを直接選好データとして収集し、DPO（Direct Preference Optimization）という調整手法を用いてRAGの基盤モデルを継続的に最適化する一連のプロセスです。RAGは外部知識を参照することでハルシネーション対策に貢献しますが、参照情報の選定や回答生成の質が課題となることがあります。このフローでは、「より良い回答」と「より悪い回答」というユーザーの選好をDPOで学習させることで、RAGの回答精度、関連性、そして信頼性を向上させ、ハルシネーションのリスクを低減する重要なハルシネーション対策の一環として機能します。

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