RAG（検索拡張生成）システムにおける外部知識ベース更新に伴うデータドリフト管理

RAG（検索拡張生成）システムにおける外部知識ベース更新に伴うデータドリフト管理とは

RAG（検索拡張生成）システムにおける外部知識ベース更新に伴うデータドリフト管理とは、生成AIモデルの回答品質を維持するため、参照する外部知識ベースの更新によって生じるモデル出力の変化を監視し、適切に制御する一連のプロセスです。これは、MLOpsにおける広範な課題である「データドリフト」の一種であり、特にRAGシステムが外部情報源に依存する特性から生じます。知識ベースが更新されると、モデルが参照する情報が変わり、その結果としてモデルの出力が以前と異なる、あるいは期待に反する方向に「漂流（ドリフト）」するリスクがあります。この管理は、モデルの信頼性、正確性、そしてユーザーエクスペリエンスを保証するために極めて重要です。

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