検索欠陥に対する堅牢なファインチューニング（RbFT: Robust Fine-tuning for Retrieval-Augmented Generation against Retrieval Defects）

田中専務

拓海先生、最近若手から「RAGって導入すべきだ」と言われましてね。ただ検索結果が間違っているリスクがあると聞いて怖いんです。要するに、検索ミスでAIが間違った答えを言うのではないかと心配でして。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まず安心してください。RAG（Retrieval-Augmented Generation、外部知識参照生成）自体は非常に有効ですが、検索（retrieval）の欠陥が出ると答えの信頼性が落ちるんですよ。今回はその欠点に対処する論文を、運用目線で整理してご説明しますよ。

田中専務

結論を先にください。現場で導入しても大丈夫な方法なんでしょうか。投資対効果が一番の関心事です。

AIメンター拓海

大丈夫、要点を3つでまとめますよ。1) 検索が間違ってもLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）が賢く扱えるように学習しておく。2) 誤情報を検出する仕組みを組み込む。3) 既存の手法と併用して効率よく運用できる。これがこの論文の主張です。導入時の追加コストはあるが、誤った判断による損失を減らせるのが狙いですよ。

田中専務

これって要するに〇〇ということ？

AIメンター拓海

いい確認ですね！簡潔に言えば、「検索が悪くても、AI自体を賢くして被害を小さくする」対策です。企業で言えば、仕入れが悪くても品質チェックを強化して不良率を下げるような考え方に近いです。

田中専務

検出や利用の仕方を学習させると聞きましたが、具体的にはどんな作業が必要でしょうか。現場の負担はどれくらいか気になります。

AIメンター拓海

良い質問です。作業は主に2つのタスクに分かれます。1つはDefects Detection（欠陥検出）で、

• 論文研究

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