エンタープライズ向けRAGシステムの生成ステップにおいて、大規模言語モデルの幻覚を抑制する「型付き回答契約」の設計指針が確立されつつある。従来のプロンプト調整に頼らず、取得した文献を厳密な根拠とした構造化データでの回答を強制するこのアーキテクチャは、モデルが訓練データに依存して情報を補完するのを防ぎ、制御された実行を実現する。 実装ではPydanticスキーマと制約付きデコーディングを組み合わせる。金額や日付、表データなど各型に応じたクラスを定義し、回答アイテムと文献引用範囲を紐づけることで、ダウンストリームの処理負荷を低減する。単一回答だけでなくリスト形式の回答や文書内の離散した複数箇所にまたがる根拠の提示にも対応しており、API呼び出しの効率化と監査可能性を両立させる。 信頼性確保のため、モデルによる自己評価フィールドとパイプライン側で計算される完全性フラグを併用する。抽出方法や矛盾する証拠の有無などを出力させる一方、リストやセクションの完結性判断については取得段階でページオーバーラップを含め、パイプライン側で決定論的に検証する。これにより、コンテキストの切れ目をモデルが認識できない場合の失敗を排除する。 本設計は計算処理をLLMに委ねず抽出と検証を分離し、エンタープライズ業務におけるデータの一貫性を担保する。構造化出力の厳格な強制とフィードバックループの統合により、RAGシステムは単なる情報検索から、決定論的で監査可能なビジネス自動化基盤へと進化している。