RAG（検索拡張生成）におけるベクトルデータベースの類似度検索に潜むバイアスの可視化と抑制

RAG（検索拡張生成）におけるベクトルデータベースの類似度検索に潜むバイアスの可視化と抑制とは

RAG（検索拡張生成）におけるベクトルデータベースの類似度検索に潜むバイアスの可視化と抑制とは、大規模言語モデル（LLM）が外部知識を参照するRAGシステムにおいて、情報を検索するベクトルデータベースの検索結果に意図しない偏り（バイアス）が生じる問題を特定し、その影響を低減する取り組みです。ベクトルデータベースはクエリと文書の類似度をベクトル空間で計算しますが、学習データや埋め込みモデルの特性によって特定の情報が優遇されたり、排除されたりするバイアスが発生し得ます。これを可視化することで、検索の公平性や信頼性を評価し、親トピックであるXAI技術の一環として、その原因を分析し、アルゴリズムの調整やデータ補正を通じて抑制することで、より正確で倫理的なAI応答を実現することを目指します。

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