RAGの「もっともらしい嘘」をコードで防ぐ：LangChainによる引用元検証と自己修正ループの実装
RAG導入後のハルシネーションに悩むエンジニア向けに、LangChainを用いた具体的な対策コードを解説。引用元の強制表示から、LLMによる自己検証（Self-Correction）ループの実装まで、信頼性をシステム的に担保する手法を紹介します。
キーワード解説
RAGにおけるハルシネーション（幻覚）対策：AIの事実誤認を最小化するグラウンディング技術
RAGにおけるハルシネーション（幻覚）対策：AIの事実誤認を最小化するグラウンディング技術とは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）システムが生成する情報に含まれる事実誤認、すなわち「ハルシネーション」を抑制し、信頼性と正確性を高めるための一連の手法を指します。具体的には、外部の信頼できる情報源に基づきAIの応答を「グラウンディング（根拠づけ）」することで、AIがもっともらしい嘘をつくことを防ぎます。この技術は、親トピックである「AI用語集のRAG」で解説されるような情報検索・生成システムにおいて、ユーザーへの正確な情報提供を保証するために不可欠です。
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RAGにおけるハルシネーション（幻覚）対策：AIの事実誤認を最小化するグラウンディング技術とは
RAGにおけるハルシネーション（幻覚）対策：AIの事実誤認を最小化するグラウンディング技術とは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）システムが生成する情報に含まれる事実誤認、すなわち「ハルシネーション」を抑制し、信頼性と正確性を高めるための一連の手法を指します。具体的には、外部の信頼できる情報源に基づきAIの応答を「グラウンディング（根拠づけ）」することで、AIがもっともらしい嘘をつくことを防ぎます。この技術は、親トピックである「AI用語集のRAG」で解説されるような情報検索・生成システムにおいて、ユーザーへの正確な情報提供を保証するために不可欠です。