Jev と RAG：関連性、根拠、引用の確認

設計の手順

証明が必要な事実を分ける

架空の質問：「日本で買った X2 イヤホンは中国で保証修理できる？」。型番、販売経路、地域規約、適用日が必要です。検索器が候補を探し、判断層が根拠を選び、生成モデルが回答します。存在しない規約は補えません。

地域の根拠を残して絞り込む

文書 ID、片段 ID、URL、版、原文範囲を保存します。中国語の質問でも日本語の規約が必要です。地域の条件がない場合は検索を広げるか、根拠不足を伝えます。一般 FAQ から資格を推測しません。

証明できる内容だけ生成する

架空の P1 は日本直営店で購入した X2 の日本指定拠点での一年保証。P2 は中国本土での有償修理。どちらも海外での無料保証を証明しません。分かる範囲と不足を示します。

生成後は主張ごとに確認する

引用 ID と原文範囲はコードで確認し、片段が主張を支えるか判断します。地域・料金・期間を一文で述べた場合も分解します。引用があるだけでは正しいとは言えません。矛盾は適用日と範囲を示して残します。

段階ごとに評価する

必要な根拠を正解付けし、候補に入ったか、順位はどうか、未支持の主張があるか、適切に保留したかを確認します。型番・地域・言語ごとに分析します。検索できていない根拠はしきい値変更では直りません。

具体例 · 本サイトの架空データ

観察した事実	判断	コードでの処理
P1：日本指定拠点で一年保証	日本での範囲と期間を支持	P1 を引用して範囲を示す
P2：中国本土で有償修理	無料保証を証明しない	料金と資格を分ける
草稿：世界中で無料保証	世界中・無料の根拠なし	削除し、要確認と伝える

コピーできる設計例

独自の例です。JSON はリクエストや入力の形、Python は架空スコアの計算のみを示します。API は実行しません。接続前に公式仕様と処理方針を確認してください。

{
  "query": "Can a Japan-bought X2 receive warranty service in China?",
  "passage": {
    "id": "P1",
    "source": "invented-policy-for-this-exercise",
    "scope": {"model": "X2", "purchase_channel": "Japan direct store"},
    "text": "One-year coverage at designated service centers in Japan."
  },
  "claim_to_check": "X2 has free worldwide warranty service.",
  "required_facts": ["purchase_region", "service_region", "fee", "term"]
}

判断を設計する

よくある失敗

関連性だけで回答全体を支持すると考える。
国・経路・適用日が異なる規約を混ぜる。
引用形式が正しいだけで回答を受け入れる。

TRY / THINK / COMPARE

先に考えてから解説へ

「X2 の修理を受け付ける」という文章で、日本購入品の無料修理を証明できますか？

解説を開く

できません。受付、地域資格、料金は別です。適用条項を探すか、根拠不足を明示します。

提出前の確認

必要な事実と根拠不足を列挙する。
出典・版・地域・原文範囲を保存する。
主張と根拠を対応させ、矛盾を隠さない。
検索・順位・生成の失敗を別記録する。

よくある質問

ベクトル DB を置き換えますか？

この設計では置き換えません。まず候補を検索します。

支持が強ければ真実ですか？

保証しません。出典が古い、誤っている、適用外の場合もあります。

参考資料

公式パターンと Datawhale の実践テーマを参考に、説明・例・演習を独自に作成しています。API の実行結果や性能測定ではありません。