RAG構成における回答ソースのトレーサビリティ実装技術

RAG構成における回答ソースのトレーサビリティ実装技術とは

「RAG構成における回答ソースのトレーサビリティ実装技術」とは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）システムが生成した回答が、どの情報源（ドキュメントやデータベースなど）に基づいているかを明確にし、その根拠を追跡可能にするための技術群を指します。大規模言語モデル（LLM）が外部情報を参照して回答を生成する際、その情報源を特定・提示することで、回答の信頼性、正確性、そして説明責任を向上させます。これは、AIの出力が「なぜそのように回答したのか」をユーザーが理解するための重要な要素であり、親トピックである「AIの透明性」を確保するための基盤技術の一つとして位置づけられます。具体的には、引用元の明示、参照ドキュメントのハイライト表示、信頼度スコアの付与などが含まれます。

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