hallucination 감지 및 제어: LangChain RAG 파이프라인 최적화 전략

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

AI 시스템 개발자, 특히 LangChain을 사용하는 RAG(검색 기반 생성) 파이프라인 구축자

핵심 요약

• OpenLLmetry와 Traceloop를 사용해 hallucination 발생 지점을 실시간으로 추적 가능
• ANTI_HALLUCINATION_PROMPT를 적용하면 hallucination 발생률 30% → 5% 미만으로 감소
• 24/7, 자동 처리 등 허위 정보 패턴을 정규표현식으로 자동 감지
• LLM 온도 0 설정으로 예측 불가능한 창작 콘텐츠 최소화
• context와 response 비교 기반의 단순한 정규식 검증으로 90% 이상의 허위 정보 탐지 가능

섹션별 세부 요약

1. hallucination의 실무적 영향

• 고객 지원 봇이 24시간 운영 또는 자동 환불 처리 등 실제 없는 기능을 주장
• 문서와 관련성이 있는 정보만 제공하도록 강제해야 함
• 70% 사실 + 30% 허위 정보로 구성된 응답이 일반적

2. OpenLLmetry 도입 방법

• Traceloop.init()으로 파이프라인 모니터링 활성화
• LLM이 문서에 없는 정보를 추가하는 지점을 추적 가능
• 예시 코드:

from traceloop.sdk import Traceloop
Traceloop.init(app_name="my_rag_pipeline")

3. hallucination 감지 함수 구현

• detect_hallucination() 함수로 문맥과 응답 비교 수행
• 정규식으로 허위 정보 패턴 탐지 (예: 24/7, 자동, 실시간)
• 예시 코드:

def detect_hallucination(context, response):
    prompt = f"Context: {context}\nResponse: {response}\nDoes the response contain information not in the context? YES/NO only."
    result = llm.invoke(prompt)
    return "yes" in result.lower()

4. 반 hallucination 프롬프트 적용

• ANTI_HALLUCINATION_PROMPT로 문맥 외 정보 금지 명시
• "I don't have that information" 응답 강제
• 예시 코드:

ANTI_HALLUCINATION_PROMPT = """
Use ONLY information in the context.
Do not add details not explicitly mentioned.
If information isn't available, say "I don't have that information."
Context: {context}
Question: {question}
"""

5. RAG 파이프라인 최적화 전략

• 온도 0 설정으로 LLM의 창작성 최소화
• 허위 정보 패턴을 정규식으로 자동 감지
• 2단계 검증 (일반 응답 → 엄격한 검증)으로 정확도 향상

결론

• OpenLLmetry + Traceloop 도입, ANTi-HALLUCINATION PROMPT 적용, 정규식 기반 패턴 감지가 hallucination 감지의 3대 핵심 전략
• 30% 추가 비용 발생하지만, 고객 피해 최소화 및 시스템 신뢰도 극대화 가능
• "24/7 지원"과 같은 가능성 있는 허위 정보는 실무적 검증 없이도 90% 이상 탐지 가능