FoRAGの全貌を徹底解説!RAGの「ハルシネーション」をRLHFで根絶する？7Bで175Bに勝った?
Zenn / 2026/4/22
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要点
- FoRAG（RAGに関連する枠組み）を「全貌」レベルで解説し、RAGのハルシネーション問題にどう向き合うかを中心に述べている。
- RAGのハルシネーションをRLHFで根絶する、というアプローチ（少なくともその狙い・設計思想）を扱い、学習による挙動改善の可能性を示している。
- 「7Bで175Bに勝った」という主張・比較を通じて、モデル規模だけで性能が決まらない可能性（効率的な学習・推論戦略の効果）に焦点を当てている。
- 産業データをLLM Readyにするための技術ブログ文脈で、実運用で効きうるRAG/RLHFの組み合わせ論として整理している。
はじめに
ルミナイR&Dチームの宮脇彰梧です。
現在はマルチモーダルAIの研究を行う大学院生として、
生成AIやAIエージェントの技術を実践的に探求しています。
今日は、RAGにおける最大の課題の一つ、ハルシネーションと長文生成時の論理破綻に真っ向から挑んだ、非常に興味深い論文を紹介します。
その名も 「FoRAG (Factuality-optimized RAG)」 です。
https://arxiv.org/abs/2406.13779
この論文の凄いところは、単にプロンプトを工夫するだけでなく、強化学習（RLHF）の報酬設計を「超・粒度細かく」行うことで、事実性を数学...
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