- RAGとは、情報検索と大規模言語モデル（LLM）の生成能力を組み合わせたフレームワーク
- RAGは、最新の情報を取得し、LLMにより正確な応答を生成
- 引用はRAGシステムで重要であり、情報の信頼性や透明性を保つ
- 引用は信頼性や説明可能性を高め、システムの堅牢性を向上させる
引用は、RAGシステムにおいて重要であり、情報源への明確な経路を提供し、信頼性が重要な場面で特に重要です。引用は、システムの内部構造を透明にし、情報の信頼性や関連性をユーザーが評価するのに役立ちます。引用は、RAGシステムの説明可能性を高め、応答の生成方法を明らかにします。引用は応答を検証し、システムの堅牢性を向上させます。情報の正確性が重要な重要なタスクに適したRAGシステムを実装するための手順を提供しました。
元記事: https://thenewstack.io/stop-ai-lies-smarter-answers-with-trusted-sources/