【要約】LLMを使わずに、判断の根拠が全部見える日本語対話エンジンを作った [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者がLLMを用いた対話システムを構築する際、回答の根拠が不明透明になる問題に直面している。確率的な挙動に依存するため、以下の課題が生じる。
- ・回答に至る論理的なプロセスを追跡できず、デバッグや検証が困難である。
- ・知識不足の際に、もっともらしい嘘（ハルシネーション）を生成するリスクがある。
- ・「なぜその回答になったか」という説明責任を果たすことができない。
// Approach
開発者は、LLMを一切排除し、形態素解析と厳格な規則・辞書に基づく決定論的な手法を採用した。
- ・SudachiPyを用いた形態素解析と、句辞書による最長一致照合を組み合わせた。
- ・「形式（form）×内容（content）」の2軸による、順序に依存しない分類体系を構築した。
- ・述語にタグを付与し、不足している情報（空きスロット）を特定する仕組みを導入した。
- ・複雑な文（3節以上）はあえて解析対象外とし、戻り値でエラーを返す設計とした。
- ・すべての応答型や含意を外部データ（TOML）に分離し、コードの保守性を高めた。
// Result
開発者は、判断プロセスをすべて可視化できる、透明性の高い対話エンジンを実現した。
- ・「どこに？」といった、不足している情報を具体的に特定し、問い返しが可能になった。
- ・LLMとのハイブリッド構成により、安価な規則処理と高コストなLLM処理の切り分けが可能である。
- ・Python 3,200行程度の軽量な構成により、GPU不要の低リソース環境での動作を実現した。
Senior Engineer Insight
> LLMの全振りは、コストと信頼性の面でリスクが高い。本手法は、意図解釈やスロットフィリングを決定論的に行う「ガードレール」として極めて有用だ。特に、低レイテンシが求められるエッジ側や、説明責任が必須のドメインにおいて、LLMへの入力前処理として組み込む価値が高い。ただし、辞書メンテナンスのコストがスケーラビリティのボトルネックになる点は留意すべきだ。