検索拡張生成（RAG）ベースの生成AI仮想アシスタント：学部プロジェクトに向けた評価研究
arXiv cs.AI / 2026/4/30
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要点
- 本研究は、特化領域での文脈不整合やハルシネーション、情報欠落などの課題を抑えつつ、大規模言語モデルを仮想アシスタントに活用する方法を検討しています。
- マーストリヒト大学の学生がプロジェクト固有の規程を理解・運用するのを支援することを目的に、RAG（検索拡張生成）方式の仮想アシスタントを提案しています。
- 提案手法は、LLMの生成に最新の領域知識を検索で組み合わせることで、回答の正確性と信頼性を高めます。
- 構造化された評価フレームワークと実環境でのテストにより、教育分野における学生のニーズに有効であることを示します。
- 著者らは、結果を用途特化型のLLMシステム改善に関する議論への貢献と位置付け、今後の研究課題も示しています。
