RAGで幻覚を防ぐ5つの実践的技术：信頼性を高めるための最新手法

大規模言語モデル（LLM）を活用したRAG（Retrieval-Augmented Generation）による質問応答システムでは、「ハルシネーション」——つまり誤った情報を生成する現象——が大きな課題となっている。これは単に不正確な回答を出すだけでなく、ユーザーの信頼を損なうため、システムの持続可能性に直結する。この問題を克服するためには、ハルシネーションの発生を防ぐ対策と、発生した際の影響を最小限に抑える戦略の両方が必要だ。 まず、ハルシネーションの発生を抑えるための有効な手法として、LLMによる回答の検証がある。回答の生成より、その正しさを検証する方が容易であるという原則を活用し、別途のLLMを「検証者」として配置することで、出力内容の信頼性を高める。次に、RAGパイプラインの改善が重要だ。正確な文書を取得するためには、検索精度（precision）を高めるための再ランク付けや、文書の関連性をLLMで評価する手法を導入し、不要な文書を除外する。また、再現性（recall）を高めるために、文脈に基づく検索や複数の文書チャンクを取得する戦略を採用する。 さらに、システムプロンプトの最適化も効果的だ。プロンプトに「提供された文書のみを基に回答すること」と明記することで、モデルが事前学習済み知識に頼るのを防ぎ、文脈依存の正確な回答を促す。たとえば、「文書に記載された情報のみを用いて回答してください」といった一文を含めることで、ハルシネーションのリスクが顕著に低下する。 ハルシネーションが発生した場合の損害を抑えるためには、出典の提示が有効だ。回答の末尾に使用した文書チャンクのIDや元データを明示することで、ユーザーが情報の信頼性を確認できる。また、ユーザーの使い方をガイドすることも重要。システムの強みと限界を事前に説明することで、ユーザーが期待を適切に持てるようになり、誤った結果に出会った際の不信感を軽減できる。 これらの技術を組み合わせることで、RAGシステムの信頼性とユーザー体験が大幅に向上する。AIの限界を認識しつつ、人間とAIの協働を設計することが、実用的なAI応答システムの鍵となる。