LLM 기반 RAG 파이프라인에서 기술 용어 환각 현상(Hallucination) 감지 및 방지 전략

핵심 기술: 이 글은 LLM 기반 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인에서 발생하는 기술 용어 환각(hallucination) 현상을 진단하고 해결하는 구체적인 방법을 제시합니다. 특히, 프로그래밍 언어 Python과 분산 스트리밍 플랫폼 Kafka 등 다의어적 의미를 가진 기술 용어의 잘못된 해석 문제를 다룹니다.

기술적 세부사항:
* 환각 현상 발생 원인: LLM이 여러 의미를 아는 경우, 검색된 문서의 부분적인 일치, 그리고 봇이 빈 부분을 일반 지식으로 채우는 과정에서 발생합니다.
* 환각 감지 기법: 패턴 매칭을 사용하여 특정 기술 용어와 관련된 오해의 소지가 있는 단어(예: Python과 'snake', Kafka와 'author')를 탐지합니다. TerminologyValidator 클래스를 사용하여 이를 구현할 수 있으며, check_response 메소드는 danger_terms 딕셔너리를 통해 감지를 수행합니다.
* 용어 혼동 방지: 생산 RAG 시스템에서 도메인 용어 혼동을 방지하기 위해, LLM이 정보를 보기 전에 올바른 정의를 컨텍스트에 주입하는 방식(glossary injection)을 제안합니다. inject_glossary 함수와 SAFE_DEFINITIONS 딕셔너리를 통해 구현됩니다.
* 검증 전략: 사전 필터링(pre-filtering)으로 명백히 잘못된 컨텍스트를 제거하고, 사후 처리(post-processing)로 창의적인 해석을 잡아내는 등 두 가지 방법을 병행하는 'belt and suspenders' 접근 방식을 권장합니다.
* 모호한 용어 처리: 프롬프트 엔지니어링을 통해 모호한 기술 용어를 명확히 구분하도록 강제합니다. (예: "Python (프로그래밍 언어, 뱀이 아님)")
* 성능 영향: 용어 검증은 약 80ms의 추가 응답 시간을 발생시키지만, 기술 용어 환각 현상을 95% 이상 감소시켜 엔지니어 신뢰도를 회복하는 데 기여합니다.

개발 임팩트: 이 전략을 통해 RAG 시스템의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 특히 복잡한 기술 용어가 사용되는 도메인에서는 필수적인 검증 과정으로, 사용자 경험 및 개발 팀의 효율성 증대에 기여합니다.

커뮤니티 반응: 글쓴이의 경험에 따르면, 이러한 기술 용어 환각 현상이 심각한 수준이었으며, 해결 후에는 용어 관련 오류가 2건으로 크게 줄어 엔지니어 팀의 신뢰를 회복했습니다.