【試し読み】RAG構築入門 — LLMの「知識」という壁を突破する
【試し読み】RAG構築入門 — LLMの「知識」という壁を突破する 本記事はKindle本 「RAG構築入門 — 自社データでAIを賢くする」（著者: 葉山悠希）の「はじめに」および「第1章」の一部を公開する試し読み記事です。 LLMは「知らないこと」を知らない 2023年、ChatGPTの登場は世界を席巻しました。自然な対話、コードの生成、文章の要約——大規模言語モデル（LLM）は、人間とコミュニケーションできる「知能」として、あらゆる分野に衝撃を与えました。 しかし、LLMを実際の業務に組み込もうとした開発者たちは、すぐに一つの壁にぶつかりました。 LLMは「知らないこと」...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
AIエージェントは作業を完了しても、途中の安全ルールを守れているのか（507件の検証で安全遵守率0.16〜0.40）
VLMで動くエージェントを507件の課題で検証した研究では、易しい条件では成功率0.83〜0.94・安全遵守率最大0.91だったのに、物の上下や中身が絡む配置では成功率0.52〜0.73・安全遵守率0.16〜0.40まで落ちました。結果だけ見る検収では足りない理由を、中小企業の実務に置き換えて読み解きます。
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正解データなしでAIの採点基準は作れるか──質問1つから基準を育てて平均精度80.36%
AIの出力が良いか悪いかを判定する採点基準を、人間が正解例を用意せずに質問1つから自動生成する手法が報告されました。平均ペアワイズ判定精度は素朴な生成の73.45%に対して80.36%。中小企業がAIチェッカーを社内に入れる際の「判定基準づくり」の人件費に直結する話として読み解きます。
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AIに観点リストを渡すと精度は上がるのか？合成データで100.0%だったF1が実データで41.7%に落ちた検証
AIに「見るべき観点リスト」を与えると、自作の検証データでは検出率が20.0%から100.0%に跳ね上がりました。ところが同じ設定を実データに当てると、F1は41.7%まで落ち、観点リストなしの素のAI（61.5%）を下回りました。手元のテストで満点だから本番でも大丈夫、という判断がなぜ危険なのかを、論文の実測値で確認します。
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