제목

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

소프트웨어 개발자, AI 엔지니어, RAG 시스템 개발자

  • 난이도: 중급 (RAG 파이프라인 이해 필요)*

핵심 요약

  • 기술 용어 오류 감지: "python""snake"로, "kafka""author"로 오해하는 경우 감지 가능 (패턴 매칭 기반)
  • 용어 혼동 방지: 사전 정의된 용어(SAFE_DEFINITIONS)를 컨텍스트에 삽입하여 95%의 오류를 방지
  • 복합적 접근: 사전 필터링(예: "python" + "reptile" 문서 제거)과 후처리(예: 창의적 해석 감지) 병행

섹션별 세부 요약

1. 문제 상황

  • RAG 파이프라인에서 "python""snake", "kafka""author" 등 기술 용어 오류 발생
  • 엔지니어링 팀의 신뢰 상실, CTO의 "문학적 설명" 비판
  • 47개의 용어 오류 발생 (정리 후 2개 남음)

2. 감지 방법

  • 패턴 매칭: "python""snake" 같이 연결된 단어 감지
  • 시간 소요: 80ms (정확성 vs. 성능 균형)
  • 예시: "circuit breaker""electrical safety device" 오류 감지

3. 예방 전략

  • 용어 사전 삽입:

```python

SAFE_DEFINITIONS = {

"python": "high-level programming language",

"kafka": "distributed event streaming platform"

}

```

  • 컨텍스트 강제 삽입: 회사 용어집을 문서 최상단에 추가

4. 테스트 결과

  • 사전 필터링 + 후처리: 95%의 용어 오류 방지
  • 시간 증가: +80ms (신뢰 회복의 대가)
  • 추가 문제: "git""British slang" 오류 예상

결론

  • 핵심 팁: 기술 용어 오류는 pattern matching + glossary injection + prompt 강제 정의 복합 전략으로 해결
  • 실무 적용: TerminologyValidator 클래스와 SAFE_DEFINITIONS 사전을 RAG 파이프라인에 통합
  • 예제:

```python

TERMINOLOGY_PROMPT = """

CRITICAL: For these terms, ONLY use technical meanings:

- Python (programming language, NEVER the snake)

"""

```