2.3標準
社内規程について回答を生成する。
根拠のない条項や存在しないURLを断定させない。
対策として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
ハルシネーション対策は承認済み根拠への接地、引用確認、事実性評価、根拠不足時の保留を組み合わせる。
詳細解説
正しい承認済み文書を検索して根拠を提示し、根拠不足なら回答を保留する
生成を根拠データへ接地できる。
生成を根拠データへ接地できる。
問題の要件では、承認済み文書を検索して根拠を提示し、根拠不足なら回答を保留するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
正しい事実性評価、引用確認、低信頼時の人手確認を運用する
誤りを検出し、利用者へ安全な代替を示せる。
誤りを検出し、利用者へ安全な代替を示せる。
問題の要件では、事実性評価、引用確認、低信頼時の人手確認を運用するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤りモデルへ自信を持って答えるよう指示するだけでよい
流暢さは事実性を保証しない。
流暢さは事実性を保証しない。
問題の要件では、モデルへ自信を持って答えるよう指示するだけでよいが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り存在しない出典も形式が整えば表示する
利用者を誤導し、監査できない。
利用者を誤導し、監査できない。
問題の要件では、存在しない出典も形式が整えば表示するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
AWS公式AIF-C01 Domain 2.3とAmazon Bedrock Knowledge Basesのグラウンディングを確認する。期待される結果
流暢な生成と根拠に基づく回答を区別し、保留条件を設計できる。理解のポイント
- ハルシネーション
- 接地
- 引用
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントで、対象サービスが提供する機能と前提条件を確認する。
- モデル、データ、アプリケーション、利用者の責任分界を混同しない。
基礎のおさらい
ハルシネーション
生成モデルが事実でない内容をもっともらしく出力する現象。
グラウンディング
検索・データソースなど検証可能な根拠へ出力を接地すること。
問題IDAWS-AIF-240
確認環境AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
誤り・権利侵害を報告