解説
さらに詳しく解説
グラウンディング（Grounding）は、LLMの出力を外部の信頼できる情報源に基づかせる技術です。ハルシネーション（事実誤認）を軽減し、より正確で信頼性の高い応答を実現します。
グラウンディングの概念
基本的な考え方
[LLMの内部知識のみ] → 誤りのリスク
↓
[外部情報でグラウンディング] → 正確性向上グラウンディングの方法
主要な実装
[Google](/glossary/google) Search Grounding
[RAG](/glossary/rag)（Retrieval-Augmented Generation）
| 特徴 | 内容 |
|---|---|
| 方法 | 関連文書を検索して参照 |
| 用途 | 社内ナレッジ活用 |
| 効果 | ドメイン知識の活用 |
グラウンディングの効果
| 効果 | 説明 |
|---|---|
| 正確性向上 | 事実に基づいた回答 |
| 最新性 | 最新情報の反映 |
| 信頼性 | 出典の明示が可能 |
| 専門性 | ドメイン知識の活用 |
実装例
Vertex [AI](/glossary/ai) Grounding
python
# Google検索でグラウンディング
response = [model](/glossary/model).generate_content(
contents="最新のAI動向は？",
tools=[google_search_tool]
)RAGパイプライン
[質問] → [関連文書を検索] → [文書を[コンテキスト](/glossary/context)に追加]
→ [LLMで回答生成] → [出典付き回答]課題
| 課題 | 内容 |
|---|---|
| 検索精度 | 関連情報の取得精度 |
| 情報の質 | 参照元の信頼性 |
| レイテンシ | 追加処理による遅延 |
| コスト | 検索・処理コスト |
ベストプラクティス
- 信頼できる情報源の選定
- 適切な検索クエリの設計
- 結果の検証フロー
- 出典の明示
今後の展望
- より高度な情報統合
- リアルタイム性の向上
- マルチモーダルグラウンディング
- 自動的な信頼性評価
グラウンディングは、LLMの実用性を高めるための重要な技術として、広く採用が進んでいます。
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