概要
https://github.com/leochlon/hallbayes
詳細内容
## Hallucination Risk Calculator & Prompt Re-engineering Toolkit
https://github.com/leochlon/hallbayes
「hallbayes」は、OpenAIモデルの幻覚リスクを測定し、応答の可否をSLAに基づいて決定する、再学習不要の画期的なツールキットを提供します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:5/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 100/100 | **Annex Potential**: 100/100 | **Overall**: 100/100
**Topics**: [[LLM幻覚対策, プロンプトエンジニアリング, 信頼性保証, SLA準拠, 情報量に基づく意思決定]]
「hallbayes」は、OpenAIのChat Completions APIのみを使用し、大規模言語モデル（LLM）の幻覚（ハルシネーション）リスクを定量的に評価し、事前学習なしで応答の可否を決定するための画期的なツールキットです。
Webアプリケーション開発者にとって、LLMアプリケーションを本番環境で運用する際の最大の課題は、モデルが事実に基づかない情報を生成する幻覚のリスクです。このツールキットは、そのリスクを数学的に厳密に「有界」にすることで、信頼性のあるLLM統合を可能にします。特に、特定のサービスレベル契約（SLA）に基づいて「応答する」か「拒否する」かを決定できる機能は、ビジネスロジックに組み込む上で極めて実用的です。
核となる技術は、情報予算 ($\bar{\Delta}$) と事前の確率 ($q_k$) を用いて回答の信頼度を評価するEDFL（Expectation-level Decompression Law）フレームワークです。これにより幻覚リスクの上限 ($\overline{\mathrm{RoH}}$) が計算されます。さらに、目的とする幻覚率 ($h^*$) に基づく「Bits-to-Trust (B2T)」要求と情報充足率 (ISR) を利用し、モデルが「ANSWER」すべきか「REFUSE」すべきかを判断するSLAゲーティング機能を提供します。これは、予測不可能なモデルの振る舞いをビジネス要件に適合させる上で重要です。
幻覚リスク評価のための「Rolling Priors」は二つの方法で構築されます。一つはプロンプト内の証拠（コンテキスト）を意図的に削除し、モデルの回答傾向の変化を評価する「証拠ベース」のアプローチ。もう一つは証拠がない場合に固有名詞や数値を意味的にマスキングする「クローズドブック」のアプローチです。
このツールキットは`gpt-4o-mini`などのモデルに対応し、`n_samples`や`temperature`といったパラメータ調整により安定した評価が可能です。StreamlitによるWeb UI、CLI、Electronデスクトップアプリ、Pythonスクリプトとして利用でき、既存のワークフローへの統合も容易です。
WebアプリケーションにLLMを組み込む際、その出力の信頼性はサービスの品質に直結します。「hallbayes」は、単に「それらしい」応答を返すだけでなく、「この応答はSLAを満たす信頼性がある」と宣言できるメカニズムを提供します。これにより、特に高信頼性が求められる分野でのLLM導入の敷居を大きく下げ、開発者が自信を持ってAI機能を構築できるようになります。幻覚によるプロダクトの評判低下リスクを、このツールキットが大幅に低減します。