- 今日の検索強化生成アプリケーションにおいて未チェックの幻覚は大きな問題である
- この研究では、4つの一般的なRAGデータセットを用いて人気のある幻覚検出器を評価する
- 方法（G-eval、Ragas、信頼性のある言語モデル）がLLMの不正確な応答を自動的にフラグ付けできるかを報告
私の考え：
幻覚検出方法は、RAGアプリケーションにおいて信頼性の高い方法として浮かび上がっており、これらの方法を組み合わせることで最良の結果が得られる可能性がある。
元記事: https://towardsdatascience.com/benchmarking-hallucination-detection-methods-in-rag-6a03c555f063