AIと機械学習の基礎概念応用問題
大規模言語モデル（LLM）のRAG（Retrieval-Augmented Generation）において、検索ステップで関連性の低いドキュメントが取得された場合、生成結果にどのような影響が生じるか？
A.モデルのパラメータが自動更新され、関連情報を内部に取り込む
✗ RAGは推論時に外部ドキュメントを参照する手法であり、取得内容によってモデルのパラメータは変更されません。
B.検索結果は生成に使用されないため、通常の生成と同じ出力になる
✗ RAGでは取得されたドキュメントがプロンプトに組み込まれるため、内容の質が生成結果に直接影響します。
C.不正確または文脈にそぐわない回答が生成される可能性が高まる← 正解
✓ 正解です。関連性の低いドキュメントがコンテキストに含まれると、モデルは誤った情報を参照し不正確な回答を生成しやすくなります。
D.モデルが検索失敗を検知して、自動的に別の検索クエリを発行する
✗ 標準的なRAGパイプラインは検索失敗を自動検知して再クエリを発行する機能を持ちません。