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RAGアプリケーションでモデルの錯覚をなくすための効果的な方法とは？

2025-08-19

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llmwareはトリプルアシュアランスプログラムを提供しています：

エビデンス検証システムスルーevidence_comparison_statsこの方法は、回答と知識ソースの一致度を計算し、閾値以下のリスクに自動的にフラグを立てる。
キュー・ヒストリーのトラッキング使用prompter.save_state()すべてのやりとりを記録し、事後の監査証跡をサポートします。
マルチソース・クロスバリデーションコンフィギュレーション・クエリーの設定minimum_scoreパラメータを使用し、信頼度の高いセグメントのみを生成の基礎として使用する。実用的なテストでは、これら3つの方法を組み合わせることで、幻覚率を801 TP3T

この答えは記事から得たものである。llmware: エンタープライズクラスのRAGアプリケーションを迅速に構築するためのオープンソースフレームワークについて

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