キーワード解説
Self-RAG（自己修正型RAG）によるLLMのハルシネーション抑制技術
Self-RAG（自己修正型RAG）によるLLMのハルシネーション抑制技術とは、大規模言語モデル（LLM）の応答生成プロセスにおいて、外部知識を検索・利用するRAG（Retrieval Augmented Generation）フレームワークをさらに進化させた手法です。この技術は、LLM自身が検索された情報や生成された応答の品質を評価し、不確実性や誤り（ハルシネーション）の兆候を検出した場合に、追加の検索や応答の修正を自律的に行うことで、より正確で信頼性の高い出力を目指します。RAG構成手法の一つとして、LLMの信頼性向上に貢献します。
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Self-RAG（自己修正型RAG）によるLLMのハルシネーション抑制技術とは
Self-RAG（自己修正型RAG）によるLLMのハルシネーション抑制技術とは、大規模言語モデル（LLM）の応答生成プロセスにおいて、外部知識を検索・利用するRAG（Retrieval Augmented Generation）フレームワークをさらに進化させた手法です。この技術は、LLM自身が検索された情報や生成された応答の品質を評価し、不確実性や誤り（ハルシネーション）の兆候を検出した場合に、追加の検索や応答の修正を自律的に行うことで、より正確で信頼性の高い出力を目指します。RAG構成手法の一つとして、LLMの信頼性向上に貢献します。
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