大規模言語モデル（LLM）は人間のようなテキストを生成するのに優れていますが、事実に反する説得力ある回答を生成する「ハルシネーション」に悩まされています。
ビジネスシーンでは、常に最新かつ正確な情報が要求されるため、多量の汎用的なデータに基づくトレーニングでは対応が難しいです。
そこでAmazonは、LLMとオーガナイゼーション固有の知識ベースを組み合わせた新しいソリューションを提案しています。
このシステムでは、ユーザーの問いに最も類似した既存の回答を知識ベースから取得し、ハルシネーションを防ぎます。
また、Amazon Bedrockエージェントを活用して、ユーザーのリクエストを理解し、それに基づいた行動をとることができます。
これにより、組織は応答の正確さを高め、ユーザーの信頼を保ちつつ、コストを削減することが可能になります。
この戦略の有効性を示すために、著者たちはいくつかのケーススタディを提示し、その結果を分析しています。
本記事では、このソリューションを実際にどのように構築し、デプロイするかのステップバイステップの指針を提供しています。
AIの開発に新しい人でも熟練者でも、より信頼性の高いAIアプリケーションの開発に役立つ内容となっています。
出典 : Reducing hallucinations in LLM agents with a verified semantic cache using Amazon Bedrock Knowledge Bases https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/reducing-hallucinations-in-llm-agents-with-a-verified-semantic-cache-using-amazon-bedrock-knowledge-bases/
