引用があるのに間違う理由｜RAG回答のfaithfulness確認

導入前に確認すること

• Windowsのバージョン、メモリ容量、GPU/VRAM、空き容量を確認する
• 最初は軽量モデル、短い質問、少ない同時作業から始める
• 公式サイトの対応OS、利用規約、モデルのライセンスを確認する

factualityとfaithfulnessを分ける

factualityは事実として正しいか、faithfulnessは検索された根拠に沿っているかです。回答が一般知識として正しく見えても、引用されたPDFの根拠とはずれている場合があります。

引用確認チェック

よくあるズレ

確認プロンプト例

• 回答の各文について、根拠となる引用箇所を分けてください。
• 引用範囲に書かれていない推測を別欄にしてください。
• 数値、単位、年度を元PDF表記のまま抜き出してください。

よくある質問

faithfulnessとは何ですか。

回答が検索された根拠に沿っているか、根拠にない内容を足していないかを見る考え方です。

引用番号が出れば安心ですか。

安心とは言えません。引用範囲と回答文を元PDFで照合します。

引用確認は毎回必要ですか。

重要な判断、数値、契約、社内資料では必要です。軽い下読みでも、最初は確認手順を作ると安全です。

次に読むおすすめルート

PDFや資料を読ませたい人

先に基本を押さえ、モデル単体の確認後にAnythingLLMへ進みます。

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3. オンデバイスRAG/NPU研究
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17. コンテキスト長とは
18. 仕事のPDFを入れる前の確認
19. AnythingLLMの解説
20. まずローカルAIの基本ガイド
21. PCスペックの見方
22. 診断ページ

あなたはどのタイプ？

• 初めてローカルAIを触る人 - まず全体像をつかみ、LM StudioとOllamaの違い、モデルサイズの考え方を順番に確認します。
• GPUなし・低スペックPCの人 - 軽量モデル、メモリ別の目安、重いときの確認ポイントを先に見ます。
• PDFや資料を読ませたい人 - 先に基本を押さえ、モデル単体の確認後にAnythingLLMへ進みます。
• 開発・API連携したい人 - LM StudioとOllamaの違いを確認し、API、長文処理、RAGまで段階的に進みます。