本記事では、LLMの出力に含まれがちな幻覚（ハルシネーション）を抑えるために、プロンプト設計と検索拡張生成（RAG）を組み合わせた検証研究を紹介します。
段階的に手法を追加しながら、その効果を実験的に比較している点が特徴です。よく知られた手法が実際にどれほど機能するのかを、具体的な評価を通じて確認できます。
信頼性を求める場面で、どの手法をどう取り入れるかを考えるヒントになるはずです。
背景
LLMは、文章の生成や質問応答など、多くの自然言語処理タスクで高い性能を示すようになってきました。一方で、もっともらしく見えても事実に基づかない「でまかせ」を含む出力が生じることがあり、この現象は「幻覚（ハルシネーション）」と呼ばれています。こうした出力は、実用上の信頼性に影響を与えるため、重要な課題とされています。
この課題に対して、思考の過程を明示させるプロンプト技法が注目されてきました。モデルに段階的な推論を促すと、答えの妥当性が見えやすくなるためです。しかし、それだけでは知識の裏付けが弱く、根拠のないでまかせを完全には防げません。
そこで、外部の知識を検索して参照する仕組みを取り入れることで、推論の過程に確かな情報を組み込もうとする動きが広がっています。必要な情報をその都度取り込みながら考えることで、事実に基づいた出力が期待できます。
加えて、モデル自身が出力の整合性を確認したり、複数回の生成結果から一貫性のある答えを選び取る工夫も有効とされています。
今回の記事では、こうした複数の考え方を組み合わせて、より安定して正確な出力を実現する方法を紹介します。LLMの活用を考える方にとって、応答の信頼性をどう高めていくかを考えるうえで参考になる内容といえます。
