"모르는 것"은 초능력: 스마트 프롬프트 엔지니어링으로 AI의 내용 누락 해결 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• *대상자**: AI 개발자, 고객 지원 팀, 보건 분야 AI 엔지니어
• *난이도**: 중급 이상 (프롬프트 엔지니어링 및 RAG 시스템 구현 지식 필요)

핵심 요약

• "모르는 것"을 정확히 인식하는 AI 설계: 사용자 질문에 관련 정보가 없을 때 "I don’t know"를 코드 형식으로 강조하여 명확히 전달
• hallucination 감소 효과: Stanford 연구에 따르면 40%의 허위 정보 생성 감소
• 실무 적용 팁:

- "I couldn’t find that info" 프롬프트 템플릿 사용

- "I’m not sure" 메시지로 대체하여 신뢰도 향상

- "unknowns" 로그 분석으로 지식 기반(KB) 개선

섹션별 세부 요약

1. 문제점: AI의 오류 유발

• 지식 기반 누락: "양자 컴퓨팅" 관련 문서가 없을 때 AI가 가짜 정보 제공
• 검색 효율성 저하: 관련 문서는 존재하지만 불완전한 검색으로 인해 미검색
• 과도한 LLM 확신: AI가 허위 정보 생성(hallucination)을 선호

2. 해결 방안: 스마트 프롬프트 설계

• "Answer ONLY if found in context" 프롬프트 적용
• "I couldn’t find that info" 메시지로 대체
• low-confidence 쿼리 필터링 (예: 흐릿한 질문)

3. 구현 방법 및 성과

• Self-correcting RAG 시스템: 확장된 검색으로 자동 재시도
• Phi-3 모델 활용: 경제적인 출력 검증
• 실무 성과:

- 고객 지원: Intercom 데이터에 따르면 22%의 문제 상황 감소

- 보건 분야: 약물 상호작용 예측 시 안전성 향상

결론

• "I don’t know" 메시지는 신뢰성 향상과 hallucination 감소에 핵심 역할을 하며, "I couldn’t confirm X, but here’s related info: [link]" 형식의 유연한 대응이 권장
• 프롬프트 템플릿: curl your-ai-api.com -d '{"prompt": "If unsure, say IDK"}'를 기반으로 RAG 시스템 구현
• 핵심 원칙: 정직한 AI가 "확신 있는 오류"보다 고객 신뢰도를 향상시킴