【要約】LLMなしで“信頼できる検索”を作る：Oracle Trusted Answer Searchを試してみた [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
LLMを用いたRAG（Retrieval-Augmented Generation）には、回答の非決定性によるブレ、ハルシネーションのリスク、高レイテンシ、およびドメイン知識への対応コストといった課題がある。特に、正確性が厳格に求められる業務システムにおいて、LLMの不確実性は大きな障壁となる。
// Approach
LLMを介在させず、ONNX形式のEmbeddingモデルを用いたIn-Database Embeddingとテキスト索引によるハイブリッド検索を採用。情報源のメタデータを検索対象とし、結果としてURLや実行可能なSQLを返すことで、信頼性の高い決定論的な回答を実現する設計となっている。
// Result
APEXを用いた管理・利用インターフェース、および投票機能による継続的な精度改善プロセスを確認した。現時点では英語のみの対応という制約はあるものの、低コストで高精度な検索基盤を構築できる可能性が示された。
Senior Engineer Insight
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LLMブームの中で、あえて「LLMを使わない」選択肢を提示している点が極めて実戦的だ。ハルシネーションを許容できないミッションクリティカルな検索要件に対し、決定論的なアプローチは非常に有効である。運用面でも、投票機能によるフィードバックループが組み込まれており、検索精度の継続的な改善が設計段階から考慮されている。ただし、現状の英語限定という制約は、多言語環境を前提とする現場では致命的であり、多言語対応の進展が実用化の鍵となるだろう。