AI901-Concept#98
RAG パイプラインで幻覚を緩和する代表的な施策として、最も適切なものはどれですか?
解説
【正解: A】の理由
Azure AI Content Safety の groundedness detection と Foundry の evaluation framework は、出力が grounding source に根ざしているかをスコア化し、低スコア時に「回答できない」とフォールバックするか、再検索 / 再生成を促す設計を可能にします。これは RAG の幻覚緩和で最も実効性が高い対策の一つです。
【他選択肢が違う理由】
Azure AI Content Safety の groundedness detection と Foundry の evaluation framework は、出力が grounding source に根ざしているかをスコア化し、低スコア時に「回答できない」とフォールバックするか、再検索 / 再生成を促す設計を可能にします。これは RAG の幻覚緩和で最も実効性が高い対策の一つです。
【他選択肢が違う理由】
- B: max_tokens 上限なしは幻覚を増やしうるため逆効果です。
- C: サブスクリプション切替とは無関係です。
- D: キー変更とは別問題です。

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