ハルシネーション抑制のための外部ナレッジ参照制約とRAG最適化手法

ハルシネーション抑制のための外部ナレッジ参照制約とRAG最適化手法とは

ハルシネーション抑制のための外部ナレッジ参照制約とRAG最適化手法とは、大規模言語モデル（LLM）が事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション」を抑制するために、外部の信頼できる情報源を参照させ、その利用を厳密に制約する技術およびプロンプトエンジニアリング戦略の総称です。特に、Retrieval-Augmented Generation（RAG）は、外部データベースから関連情報を検索し、それをプロンプトに組み込むことで、LLMの応答精度と信頼性を向上させる主要な手法です。この手法を最適化することで、検索される情報の質を高め、参照方法を洗練させ、ハルシネーションのリスクを最小限に抑えます。これは、より正確で信頼性の高いAI応答を生成するための「制約条件の最適化」の一環として位置づけられます。

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