RAGの回答が不正確なとき
社内文書のQ&AでRAGを使っているが、的外れな回答が多い。調べると、検索で、質問と関係の薄い文書が取り出されていた。改善策として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
LLMをより大きなモデルに替えて、関係の薄い文書からでも正しい答えを推測させる。
- B
チャンクの大きさやメタデータを見直し、リランキングを加えて検索の質を高める。
- C
Temperatureを下げて、取り出した文書の内容から外れない、安定した回答を出させる。
- D
取り出す文書の件数を大幅に増やし、関係の薄い文書も含めてプロンプトに入れる。
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正解：B
RAGが不正確なときは、まず検索の段階を疑う。チャンク分割・メタデータ・検索方法（ハイブリッド検索）・リランキングなどを改善する。
- A
誤り。取り出す文書が的外れなままだと、モデルを替えても根拠のない回答になりやすい。
- B
正しい。RAGの精度は、検索の質に大きく左右される。
- C
誤り。ばらつきは減るが、取り出した文書が的外れという原因は解決しない。
- D
誤り。関係の薄い文書が増えると、必要な情報が埋もれて、精度が下がることがある。
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