【セルフラグ】
Self-RAG とは？
💡 自分で考え、自分で調べ、自分で採点するAI
📌 このページのポイント
- LLM自身が「この質問には検索が必要か？」を判断してから検索を実行する
- 検索結果の関連性、生成内容の正確性を特殊トークン（リフレクショントークン）で自己評価する
- 不要な検索を省くことで、応答速度の向上とコスト削減を両立できる
- 自己評価の仕組みをモデルに組み込むため、専用のファインチューニングが必要になる
ひよこ Self-RAGの「Self」ってどういう意味？
ペンギン先生 ひよこ おもしろい！自分で検索するか決められるのはいいけど、判断を間違えたりしない？
ペンギン先生 そのためにリフレクショントークンという仕組みがあるよ。「Retrieve（検索する）」「ISREL（関連性あり）」「ISSUP（根拠あり）」「ISUSE（役立つ）」といった特殊トークンを生成して、段階的にチェックするんだ
ひよこ それって普通のLLMにもできるの？
ペンギン先生 いや、Self-RAG用にファインチューニングが必要なんだ。リフレクショントークンを出力できるように訓練するんだよ。だから導入のハードルは普通のRAGより高いけど、その分精度と効率のバランスが良くなるんだ
ひよこ CRAGとはどう違うの？
📖 おまけ：英語の意味
「Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation」 ＝ 自己反省型の検索拡張生成
💬 Self-Reflective（自己反省する）という名前の通り、AIが自分の出力を振り返る能力を持っているんだよ