Self-RAG：LLMの自己反省メカニズムを用いた回答の信頼性担保

Self-RAG：LLMの自己反省メカニズムを用いた回答の信頼性担保とは

Self-RAG：LLMの自己反省メカニズムを用いた回答の信頼性担保とは、大規模言語モデル（LLM）が外部から取得した情報や自身の生成した回答の信頼性、正確性を自己評価し、その結果に基づいて回答を改善するフレームワークです。これはRAG（Retrieval-Augmented Generation）構成パターンの一種であり、LLMが「自己反省（self-reflection）」のプロセスを通じて、提示された情報が回答に適切か、あるいは回答そのものが根拠に基づいているかを検証します。これにより、LLMが事実と異なる情報を生成するハルシネーションを抑制し、より信頼性の高い回答をユーザーに提供することを目指します。

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