QG/Aフレームワークの信頼性を向上させるために、以下のようなアプローチが考えられます：
協調学習: 複数の異なるQGおよびQAモデルを組み合わせて、それぞれが生成する質問や回答を比較し、一貫性を確保することができます。異なる視点から得られた情報を総合して利用することで、信頼性を高めることが可能です。
専門家による検証: 人間の専門家やドメインエキスパートによる手動検証を行い、自動生成された質問や回答と比較することで信頼性を確認します。専門知識や主観的判断が必要な場面では人間の判断力が重要です。
多角的評価基準: 単一の評価指標だけでなく、複数の評価基準（例：精度、再現率、一意性）に基づいてシステム全体を総合的に評価することで信頼性向上につなげます。
これらのアプローチは既存のQG/Aフレームワークに追加して実装されることで、より堅牢かつ信頼性の高いシステム構築が可能です。