ユーザーの低評価フィードバックを元にRAGのベクトルデータを自動修正する仕組み

ユーザーの低評価フィードバックを元にRAGのベクトルデータを自動修正する仕組みとは

「ユーザーの低評価フィードバックを元にRAGのベクトルデータを自動修正する仕組み」とは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）システムにおいて、ユーザーからの低評価や不満といったフィードバックを収集し、その情報を基にRAGが参照するベクトルデータベース内の情報を自動的に修正・更新するプロセスを指します。これにより、RAGの回答精度や関連性を継続的に向上させ、ハルシネーション（誤情報生成）のリスクを低減します。RAG構築手順における運用フェーズの重要な要素であり、RAGシステムの長期的な品質維持とユーザー満足度向上に不可欠な機能です。具体的には、フィードバックから問題のある情報を特定し、ベクトル埋め込みやメタデータを最適化することで、次に同様のクエリが来た際に適切な情報を参照できるよう改善を図ります。

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