RAG（検索拡張生成）におけるAI回答根拠の自動検証指標の設計

RAG（検索拡張生成）におけるAI回答根拠の自動検証指標の設計とは

「RAG（検索拡張生成）におけるAI回答根拠の自動検証指標の設計」とは、RAGシステムが生成する回答の信頼性と正確性を保証するため、その回答が参照した外部情報にどれだけ忠実であるかを自動的に評価する指標を考案し、確立するプロセスです。大規模言語モデル（LLM）の弱点である幻覚（ハルシネーション）を抑制するためにRAGが外部知識を利用する際、その参照の適切性や回答への反映度を客観的に測定する必要があります。この設計は、親トピック「幻覚（ハルシネーション）指標」の具体的な応用として、特にRAGシステムにおける情報の信頼性を担保し、ユーザーが安心して利用できるAIサービスを提供するための基盤となります。参照元情報と生成文の整合性、情報の正確性、および参照元の明示性などを定量的に評価する指標を確立することが目標です。

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