RAG は LLM の幻覚を軽減しない

"この記事では、大規模言語モデル (LLM) における幻覚を軽減する際の検索拡張生成 (RAG) モデルの限界について説明します。 RAG は、情報検索と生成的機械学習技術を高度に組み合わせたもので、膨大な情報リポジトリを活用してテキスト生成を強化します。しかし、RAG は高度なアーキテクチャにもかかわらず、誤解を招く、または事実に誤りのある生成コンテンツである幻覚を排除するのに苦労しています。

この制限の根本原因は、RAG フレームワーク内に組み込まれた複雑な数学的定式化と仮定にまで遡ることができます。この記事では、幻覚ではなく、文脈関連性（RAG）がドメイン特異性を改善することを強調しています。幻覚に対処できる唯一の場所は LLM 内です。検索は意味上の類似性と対数尤度の最大化に基づいており、事実を正式に検証するための数学的枠組みではありません。

この記事では、ドキュメントの取得、コンテキストの統合、テキストの生成など、RAG​​ の使用方法についても説明します。 RAG を通じて文脈上の関連性を追加しても、LLM の幻覚は減少しません。代わりに、意味的関連性スコアが増加しますが、これはシステムの幻覚と同じではありません。この記事では、幻覚は RAG ではなく LLM 自体内でのみ修正できると示唆しています。

https://medium.com/autonomous-agents/rag-does-not-reduce-hallucinations-in-llms-math-deep-dive-900107671e10"

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