hallucination 감지 및 줄이기 위한 LangChain RAG 파이프라인 운영 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 데이터 분석, DevOps

대상자

- 대상자: LangChain RAG 파이프라인을 운영하는 개발자 및 DevOps 엔지니어

- 난이도: 중간 (OpenTelemetry, Grafana 등 모니터링 도구 사용 경험 필요)

핵심 요약

• Traceloop SDK를 사용하여 LangChain RAG 파이프라인을 자동 모니터링하고 faithfulness_flag 및 qa_relevancy_flag를 통해 hallucination 감지 가능
• Grafana 대시보드에 사전 정의된 패널을 추가하여 faithfulness_score, qa_relevancy_score 실시간 모니터링 가능
• 자동 경고 설정: 5분 내 5% 이상의 faithfulness_flag 또는 qa_relevancy_flag 발생 시 Slack, PagerDuty 등으로 알림 전송

섹션별 세부 요약

1. Hallucination 발생 원인

• Retrieval 오류: 검색기에서 관련성 없거나 오래된 문서 반환
• LLM 과신: 내부 확신이 낮을 때 허위 정보 생성
• 도메인/데이터 드리프트: 시간 경과에 따라 문서, 사용자 의도 또는 프롬프트 변화

2. Traceloop SDK 설치 및 초기화

• SDK 설치: pip install traceloop-sdk langchain-openai langchain-core
• 초기화: Traceloop.init(app_name="rag_service")를 통해 API 키 설정
• LangChain RAG 파이프라인 구축: create_retrieval_chain을 사용하여 LLM과 검색기 연동

3. Traceloop 스팬 구조

• 메타데이터: trace-ID, span-ID, 이름, 타임스탬프, 상태
• 요청 세부사항: 사용자 질문, 모델 파라미터
• 검색된 컨텍스트: 문서, 벡터 조각
• 모델 출력: 답변 텍스트
• 질량 지표: faithfulness_score, qa_relevancy_score, 경고 플래그

4. Grafana 대시보드 배포 및 경고 설정

• 대시보드 파일: /openllmetry/integrations/grafana/에 포함된 JSON 파일을 Grafana에 임포트
• 경고 규칙 예시: 5분 내 faithfulness_flag 또는 qa_relevancy_flag가 5% 이상 발생 시 알림
• 알림 라우팅: Slack, PagerDuty, OnCall 등으로 설정 가능

5. Hallucination 완화 전략

• 저 유사도 문서 필터링: 벡터/재정렬 점수가 임계값 미만인 문서 제거
• 프롬프트 강화: 검색된 문서를 시스템 프롬프트에 포함하여 맥락 기반 답변 유도
• 매일 테스트 데이터 재실행: 신뢰할 수 있는 Q&A 쌍을 매일 실행하여 퇴보 감지
• 검색기 재교육: 감지된 낮은 점수 쿼리로 검색기를 재학습

결론

• Traceloop SDK를 통해 자동 모니터링 및 Grafana 대시보드 활용으로 hallucination을 실시간 감지하고, faithfulness_score 및 qa_relevancy_score 기반 경고 설정을 통해 운영 중 문제를 신속히 대응할 수 있다.