RAG（検索拡張生成）を活用した自社独自ナレッジに基づく面接回答要約

RAG（検索拡張生成）を活用した自社独自ナレッジに基づく面接回答要約とは

「RAG（検索拡張生成）を活用した自社独自ナレッジに基づく面接回答要約」とは、大規模言語モデル（LLM）が自社の特定ドキュメントやデータベース（独自ナレッジ）を参照して面接回答を要約する技術です。LLMが生成する回答の精度と信頼性を向上させるRAGのメカニズムを応用し、面接官が候補者の回答をより迅速かつ客観的に評価できるようにします。これにより、従来のLLMが持つ幻覚（ハルシネーション）のリスクを低減しつつ、企業独自の評価基準や過去の成功事例といったナレッジに基づいた、一貫性のある要約と分析が可能になります。これは、親トピックである「構造化面接の導入」において、面接プロセスの効率化と公平性の確保に大きく貢献するソリューションです。

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