RAG（検索拡張生成）の回答精度をAIで定期スコアリングする運用フロー

RAG（検索拡張生成）の回答精度をAIで定期スコアリングする運用フローとは

RAG（検索拡張生成）の回答精度をAIで定期スコアリングする運用フローとは、大規模言語モデル（LLM）を用いたRAGシステムにおいて、その生成する回答の正確性や適切性をAIによって自動的かつ定期的に評価し、品質を維持・向上させるための一連のプロセスです。RAGは外部データベースから情報を検索し、それを基に回答を生成することで、LLMのハルシネーション（誤情報生成）を抑制し、信頼性の高い情報提供を目指します。この運用フローは、回答の品質劣化を防ぎ、常に最適なパフォーマンスを発揮させるために不可欠です。特にノーコードAIツールの運用保守においては、システムが意図した通りの振る舞いを継続しているかを客観的に監視する重要な要素となります。

このキーワードが属するテーマ