RAGは幻覚する——リアルタイムでそれを直す自己修復レイヤーを作った

Towards Data Science / 2026/5/5

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要点

  • この記事では、RAGの失敗はリトリーバルの品質というよりも、推論と幻覚(hallucinations)に起因することが多いと主張しています。
  • ユーザーに提示される前に幻覚を検知して修正するための、軽量な自己修復レイヤーについて説明します。
  • 提案は重い手直しをせずに、リアルタイムでの不確実性の低減を狙ってエンドユーザーの信頼性を高めることに焦点があります。
  • 全体として、生成された誤情報に対してRAGシステムをより堅牢にするための実践的なパターンを提示しています。

あなたのRAGシステムは取得(retrieval)で失敗しているのではありません。失敗しているのは推論(reasoning)です。この記事では、ユーザーに届く前に幻覚(ハルシネーション)を検出して修正する、軽量な自己修復(self-healing)レイヤーをどのように構築したかを紹介します。

この記事 RAG Hallucinates — I Built a Self-Healing Layer That Fixes It in Real TimeTowards Data Science に最初に掲載されました。