RAG（検索拡張生成）システムにおけるハルシネーション率をKPIとする評価方法

RAG（検索拡張生成）システムにおけるハルシネーション率をKPIとする評価方法とは

RAG（検索拡張生成）システムにおけるハルシネーション率をKPIとする評価方法とは、大規模言語モデル（LLM）を用いたRAGシステムにおいて、生成された回答が事実に基づかない、あるいは誤った情報を含む「ハルシネーション」が発生する割合を主要業績評価指標（KPI）として測定し、システムの信頼性や精度を評価する手法です。RAGシステムは、外部の知識ベースから情報を検索し、それを基にLLMが回答を生成することでハルシネーションの抑制を目指しますが、完全に排除することは困難です。この評価方法は、生成された回答と参照元の情報源を比較し、矛盾や誤りがあるケースを特定することでハルシネーション率を算出します。AI導入におけるKPI設定の誤りはプロジェクト失敗に繋がりかねないため、RAGシステムの品質を客観的に評価し、改善サイクルを回す上で極めて重要です。具体的な測定には、手動評価や自動評価ツールの活用が含まれます。

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