意味的類似度とNLIによる候補絞り込みを用いたRAGデータベースのレコード間矛盾検知

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．