RAG運用の落とし穴：埋め込み空間のドリフト検知とハルシネーション対策の実務
PoCでは高精度だったRAGシステムが、運用開始後に嘘をつき始める原因と対策を解説。埋め込み空間のドリフト（Embedding Drift）を検知し、検索精度を維持するための具体的な診断フローと修正テクニックを、AIエンジニアの佐藤健太が紹介します。
キーワード解説
LLM（大規模言語モデル）のハルシネーション抑制に向けた埋め込み空間のドリフト監視
LLM（大規模言語モデル）のハルシネーション抑制に向けた埋め込み空間のドリフト監視とは、RAG（Retrieval Augmented Generation）システムにおいて、基盤となる埋め込みモデルが生成する単語や文のベクトル表現（埋め込み空間）が時間とともに変化する「埋め込みドリフト」を検知し、監視する活動を指します。これは、MLOpsにおける「データドリフト」の一種であり、特にLLMが誤った情報を生成するハルシネーション問題の主要な原因の一つとされています。埋め込みドリフトが発生すると、RAGシステムにおける検索精度が低下し、結果としてLLMが不正確な情報を参照してしまい、ハルシネーションを引き起こすリスクが高まります。この監視を通じて、モデルの運用中の信頼性と精度を維持し、ユーザーに正確な情報を提供することが目的です。
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LLM（大規模言語モデル）のハルシネーション抑制に向けた埋め込み空間のドリフト監視とは
LLM（大規模言語モデル）のハルシネーション抑制に向けた埋め込み空間のドリフト監視とは、RAG（Retrieval Augmented Generation）システムにおいて、基盤となる埋め込みモデルが生成する単語や文のベクトル表現（埋め込み空間）が時間とともに変化する「埋め込みドリフト」を検知し、監視する活動を指します。これは、MLOpsにおける「データドリフト」の一種であり、特にLLMが誤った情報を生成するハルシネーション問題の主要な原因の一つとされています。埋め込みドリフトが発生すると、RAGシステムにおける検索精度が低下し、結果としてLLMが不正確な情報を参照してしまい、ハルシネーションを引き起こすリスクが高まります。この監視を通じて、モデルの運用中の信頼性と精度を維持し、ユーザーに正確な情報を提供することが目的です。