RAG（検索拡張生成）によるLLMのハルシネーション抑制と知識補完

RAG（検索拡張生成）によるLLMのハルシネーション抑制と知識補完とは

RAG（検索拡張生成）によるLLMのハルシネーション抑制と知識補完とは、大規模言語モデル（LLM）が生成する情報の正確性を向上させ、誤情報（ハルシネーション）の生成を抑制するための技術です。具体的には、ユーザーからの質問に対し、まず外部のデータベースやドキュメントから関連性の高い情報を検索・取得し、その検索結果をLLMへのプロンプトに組み込む形で回答を生成させます。これにより、LLMは自身の学習データだけでなく、外部の信頼できる情報源を根拠として回答を構築できるため、事実に基づかない内容や古い情報の生成を防ぎます。これは「深層学習の転換点」において、LLMの実用性と信頼性を飛躍的に高める重要なアプローチとして位置づけられています。

このキーワードが属するテーマ