Zenn LLM ・ 2026-08-03
原題: 閉域RAG構築記 — 「精度6/10」の内訳を全部開けたら、評価もRAGも壊れていた
外部クラウドを利用できない機密データを扱う企業向けに、社内ネットワーク内で完結する閉域RAG構築の実例を紹介している。評価やRAGの構成を見直す中で見えてきた精度の課題とその内訳を解説する。
この要約は当サイトの AI が生成したものです。正確な内容は 元記事（Zenn LLM）をご確認ください。
LLMのセキュリティや活用に関する研究が相次いで発表された。まず、LLMを悪用した自律型侵入エージェントに対抗する防衛システムが開発され、エージェントの動きに応じてデコイ環境を動的に構築する手法が示された。次に、AI発見の脆弱性を再現するベンチマーク手法が提案され、最小限の構成のLLMで効果的な脆弱性検出が可能なことが実証された。続いて、セキュリティ分野におけるCoT推論を活用したアラート分類手法が報告され、強化学習により高精度なトリアージが実現された。その後、ブラックボックス環境でプロンプトを再構築する手法が発表され、逆言語モデルの学習により精度が向上した。さらに、LLMの脆弱性である間接インジェクション攻撃の手法や特徴が整理され、攻撃の仕組みが明らかになった。加えて、LLMへのJSON入力におけるトークン効率の最適化が検証され、フォーマットの工夫による性能改善が示された。今回の閉域RAG構築における精度低下の原因と検証は、これらの技術的課題の解決に向けた取り組みの一環として位置づけられる。
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