RAG：過剰に宣伝されているGenAIパターン？

検索拡張生成（RAG）は、生成AIにおいて人気のあるアプローチとなっています。しかし、この記事では、RAGはハイステークスで規制された業界において深刻な欠陥を抱えていると主張しています。中心的な問題は、RAGがLLMの出力を十分な検証なしにユーザーに直接提示することで、ユーザーをLLMの幻覚に直接さらしてしまうことです。著者は、RAGは休暇ポリシーの検索などのローリスクな用途には適していますが、ハイステークスのシナリオでは意味解析などの技術がより安全な代替手段になると示唆しています。RAGの人気は、開発の容易さ、多額の資金調達、業界の影響力、既存の検索技術に対する改善から来ています。著者は、ハイステークスのシナリオでは、データの信頼性と安全性を確保するために、LLMの出力への直接的な依存を避ける必要があると強調しています。