RAG研究、検索精度より「根拠をどう使うか」へ
RAGの研究開発は、文書を検索できるかだけでなく、取得した根拠を正しく読み、不要な情報を混ぜない能力へ焦点が移っています。
何が起きたのか
LLMに社内文書や外部情報を読ませるRAGは、企業導入で広く使われています。一方で、検索結果に関係ない文書が混ざる、古い情報を参照する、根拠と違う結論を出すといった課題が残ります。
主要な論点
論点は、検索、再ランキング、引用、回答生成、検証を一体で設計することです。単にベクトルDBを入れるだけでは、正確な業務回答にはなりません。
影響
企業はRAG導入時に、文書更新、アクセス権、引用表示、回答拒否の条件を設計する必要があります。研究面では、根拠整合性の評価が重要になります。
注意点
RAGは幻覚を減らしますが、ゼロにはしません。重要業務では人間確認とログ保存が必要です。