RAGシステムにおけるコンテキスト汚染を防ぐためのAIグラウンディング検証

RAGシステムにおけるコンテキスト汚染を防ぐためのAIグラウンディング検証とは

RAGシステムにおけるコンテキスト汚染を防ぐためのAIグラウンディング検証とは、Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムにおいて、AIが生成する回答の根拠となる情報（コンテキスト）が、意図しない内容や誤情報、偏った情報によって汚染される「コンテキスト汚染」を未然に防ぎ、その信頼性を担保するための検証プロセスです。RAGシステムは外部知識ベースから情報を検索し、それを基に回答を生成しますが、検索される情報源の質や関連性が低い場合、AIの出力も不正確になります。AIグラウンディング検証は、AIが参照するドキュメントやデータが正確で関連性が高く、かつ意図的に操作されていないかを評価・確認することで、AIの回答の「根拠（グラウンド）」を確かなものにします。これは、AIの脆弱性を悪用する「プロンプト注入」のような攻撃によって、AIが誤った情報に基づいて回答を生成するリスクを低減する、重要なプロンプト注入対策の一環でもあります。

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