[6]．そうした矛盾を含むデータソースを用いると，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）は，大規模LLMは矛盾した証拠文書に基づいて回答を生成す言語モデル（LargeLanguageModel，LLM）と外部知ることになり，不正確な回答を行う可能性が高くな識を組み合わせた応答生成手法であるが，参照デーる[7]．したがって，RAGシステムの信頼性を確保タベースに矛盾が含まれる場合，誤った応答が生成するためには，ベクトルデータベース自体の整合性される恐れがある．データベースのレコード間の矛を維持し，矛盾を含むレコードを検出し修正するこ盾判定において，高い文脈理解能力を持つ矛盾検知とが重要である．にLLMを用いることは有望であるが，候補対数のしかし，レコード数を𝑛とすると検査すべきレ増大に伴うトークン消費が課題となる．本稿では，コード対は𝑂(𝑛2)に増加する．そのため，大規模な類似度に基づいて選出された候補ペアに対して，自データベースに対して総当たりで矛盾検知を行う然言語推論（NaturalLanguageInference，NLI）モデことは困難である．特に，矛盾判定に商用LLMAPIルを応用した矛盾スコア算出によるフィルタリングを利用する場合，入出力トークン数に応じて課金額を導入することで，検知性能を維持したままLLMが決定されるため，トークン数の削減は運用コストの入出力トークン数を削減する手法を提案する．ま低減に直結する[8]．したがって，検知精度を維持た，擬似データベースを用いた実験により，ベーしながら，LLMの入出力トークン数を削減する仕スライン手法と同等以上のF1スコアを保ちつつ，組みが必要である．総トークン数を70%未満に削減可能であることを検査対象とする候補ペアの絞り込みとして，埋め示す．込みベクトルの類似度に基づく近傍探索やクラスタリングなどが利用できる[9]．しかし，候補ペアの

中に明らかな非矛盾ペアが多く含まれる場合，LLM大規模言語モデル（LargeLanguageModel，LLM）判定に無駄なトークンが消費されることになる．は，高い文脈理解能力を持ち多様なタスクを実行す本稿では，LLMへ検査させる候補ペアに対して，ることが可能である．しかし，LLMの応答は内部自然言語推論（NaturalLanguageInference，NLI）モパラメータに保持される知識だけに依存するため，デルを利用したフィルタリングを導入する．提案手学習時点以降の最新情報や組織内のドメイン固有知法を図1に示す．提案手法では，候補ペアに対し識を反映できない[1,2]．この課題に対する代表的て，NLIベースのフィルタリングを行い矛盾していな解決策として，外部の情報源から関連文書を検索る可能性が高いペアを抽出し，LLMで判定を行うし，その内容をプロンプトに挿入して応答を生成す二段階の絞り込みの構成をとる．この構成により，るRAGが注目されている[3,4]．RAGでは，文書を矛盾検知精度を維持しながら，LLMの入出力トーチャンク分割し，その埋め込みベクトルを検索に利クン数を削減できることを示す．用するベクトルデータベースが一般的に採用されている[5]．一方で，RAGで参照されるベクトルデータベースは，知識の更新や誤植，誤情報の混入により，必ずorg/licenses/by/4.0/).提案手法の概要．Top-𝑘近傍探索またはクラスタリングにより候補生成後，候補ペアを文分割してNLI矛盾スコアを算出し，閾値を超える候補のみをLLMで最終判定する．