定義
引用生成とは、生成AIが回答を作る際に参照した情報源を特定し、出典としてURLや文書名を回答に明示する仕組みのこと。
引用生成 (Citation Generation)とは（詳しく解説）
引用生成とは、LLMが回答を生成する際に、根拠となった文書やWebページの出典を提示する技術・機能のことで、RAG(検索拡張生成)の実装において回答の信頼性を担保する要素として広く採用されている。仕組みとしては、検索で取得したチャンクにID・URL・タイトルなどのメタデータを付与し、生成時にそのメタデータを引用として本文に紐づける方式が一般的とされる。2026年時点の実運用では、引用元と本文の主張がずれる「引用ハルシネーション」が根強い課題として指摘されており、現場では引用元チャンクと生成文をベクトル類似度や再度のLLM検証で突き合わせるダブルチェック構成が標準になりつつある。導入コストは検索基盤(ベクトルDB・再ランキング)に加え、引用検証のための追加LLM呼び出し分のコストが積み増しになる点に注意が必要で、相場感としては通常のRAG構成に対し1〜2割程度のコスト増を見込む設計が現実的とされる。ツール選定では、引用のクリック可能なリンク化や、複数ソースの重複排除、引用密度の調整機能を備えているかが比較ポイントになる。
引用生成 (Citation Generation)の使用例
- 社内FAQボットに『回答の末尾に、参照した社内文書のタイトルとURLを箇条書きで示して』と指示するプロンプト。
- 検索結果の各チャンクにdoc_idを付与し、生成文の文ごとにdoc_idを紐づけて出典番号を表示する実装パターン。
