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LLM-as-a-Judgeを用いた回答の「忠実性（Faithfulness）」測定パイプラインの構築

「LLM-as-a-Judgeを用いた回答の「忠実性（Faithfulness）」測定パイプラインの構築」とは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）システムにおいて、生成された回答が参照元情報にどれだけ忠実であるか（Faithfulness）を、別の大規模言語モデル（LLM）を評価者（Judge）として用いて自動的に測定し、継続的に評価する仕組みを指します。RAGの親トピックである「精度評価の指標」の一つとして、LLMが事実に基づかない「幻覚（Hallucination）」を起こすリスクを低減し、その信頼性を客観的に評価・担保するために不可欠なプロセスです。このパイプラインを構築することで、人間による手動評価のコストと時間を大幅に削減し、大規模かつ高頻度な品質チェックが可能になります。

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