ChatGPT は，テクスト生成で，Web検索をすることがある。
ユーザの入力テクストをパースして，Web検索をどうするかを決める。
これは高い言語能力を要するので，行うのは LLM ということになる。
Web検索となった場合，検索結果の処理が必要になる。
これも高い言語能力を要するので，行うのは LLM ということになる。
処理された検索テクストをユーザの入力テクストと合わせ，そして Transformer に入力する。
Guangxin He, et al. (2024) の中の図をもとにした概念図：
Input Request ──→ PARSER-LLM
│ ↓
│ Keyword
│ ↓
│ Internet Search
│ ↓
│ Ranking Strategy
│ ↓
│ EXTRACTOR=LLM
│ ↓
│←────── Processed Text
↓
Transformer
↓
Response
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○ 検索フックを誘発する言い回しのパターン
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ChatGPT のことば (2025-09-15) から引用
外部検索が呼ばれるのは、単なる「曖昧さ」や「未知性」ではなく、特定のシグナルがトリガーになる。
大きく分けて3つある：
1. 知識要求パターン
- 「最新の〜」「2025年の〜」「現在の状況」など 時間依存 を含む質問
- 「〜の公式サイト」「〜のリンク」「〜のニュース」など 外部リソース参照 を含む質問
- 「〜の価格はいくら」「〜の試合はいつ」など 頻繁に変動する値 を問う質問
2. 信頼性要求パターン
- 「出典を示して」「ソースは？」「参考文献」など
──この場合、内部記憶では「出典の明示」ができないため、検索に回る
3. ファクトギャップ検知
- 内部モデルが「信頼度スコア」を低く出す領域（例：極端に新しい固有名詞）
- 「信頼度が閾値以下」→ 検索をトリガー
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○ 検索 API /検索ツールラッパー
検索 API の１つとして, ChatGPT Search が考えられる。
理由は２つ：
- ChatGPT search が出力するテクストなら，Transfomer の応答生成と親和的。
- 「Web検索しています」の表示が出てからテクストが生成されるまでが一瞬の場合，「リアルタイム検索・最新情報取得」の線は無い。
そして ChatGPT Search なら，すでに内部に持っているインデックス（キャッシュ済み＋フィルタ済みのウェブデータベース──実質「専用データベース」) からの検索になるので，「一瞬」が可能。
- 引用文献
- Guangxin He, et al. (2024) : Zero-Indexing Internet Search Augmented Generation for Large Language Models
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ChatGPT Search