正確性を追求するAIチャットボットとベクトル検索の融合

AIチャットボットの課題：ハルシネーション

ハルシネーションとは

AIチャットボットが時として提供する、事実に基づかない情報や誤った回答を「ハルシネーション」と呼びます。これは、LLMが学習データに基づいて文章を生成する際に、時として現実とは異なる情報を作り出してしまう現象です。

ハルシネーションがもたらす問題

ハルシネーションは、ユーザーに誤った情報を提供することで混乱を招き、AIチャットボットの信頼性を低下させる可能性があります。特に、正確性が求められる業務や専門分野での利用においては、深刻な問題となる可能性があります。

ベクトル検索：AIチャットボットの精度向上のカギ

ベクトル検索の仕組み

ベクトル検索は、データをベクトル（多次元の数値の並び）として表現し、類似度に基づいて検索を行う技術です。テキストデータの場合、文章や単語をベクトル化することで、意味的な類似性を数値として扱うことが可能になります。

ベクトルDBの活用

ベクトルDBは、ベクトル化されたデータを効率的に保存・検索するためのデータベースです。正確な情報源をベクトルDB化することで、AIチャットボットが参照すべき信頼性の高い情報を用意することができます。

LLMとベクトル検索の連携

AIチャットボットにベクトル検索を組み合わせることで、ユーザーの質問に関連する正確な情報をベクトルDBから検索し、その情報をLLMに提供することが可能になります。これにより、LLMは与えられた正確な情報に基づいて回答を生成できるようになります。

ベクトル検索活用のメリット

回答の正確性向上

ベクトル検索を活用することで、AIチャットボットは信頼性の高い外部知識を参照しながら回答を生成できるようになります。これにより、ハルシネーションのリスクを大幅に低減し、より正確な情報提供が可能になります。

最新情報への対応

ベクトルDBを定期的に更新することで、AIチャットボットが最新の情報に基づいた回答を提供することができます。これは、LLMの学習データが更新されるタイミングに左右されず、常に最新の情報を反映できるという大きな利点があります。

専門分野への適応

特定の分野や業界に特化した情報をベクトルDB化することで、AIチャットボットを各専門分野に適応させることが容易になります。これにより、法律、医療、金融など、高度な専門知識が要求される分野でも、より信頼性の高い回答を提供することが可能になります。

まとめ

AIチャットボットとベクトル検索技術の組み合わせは、ハルシネーション問題に対する有効なソリューションとなります。この技術の活用により、AIチャットボットの信頼性と有用性が大きく向上し、より幅広い分野での実用化が進むことが期待されます。
これらの技術の導入にはオリジナルでカスタマイズが必要であったり、専用で開発が必要になるケースが多いです。ChatGPT搭載型のAIチャットボットでは外部ファイルを参照して回答する機能を有していたり、ChatGPTに独自の学習が追加できる機能があったりと様々です。
今後も、AIチャットボットの精度向上に向けた技術開発が続けられることで、私たちの生活や業務がさらに豊かになっていくでしょう。