5 핵심 기술로 RAG 질문응답 시스템의 환각 현상 효과적으로 방지하기

대규모 언어모델(LLM) 기반의 RAG 질문응답 시스템에서 환각(Hallucination)을 줄이는 5가지 핵심 기법을 소개한다. 환각은 사용자에게 잘못된 정보를 제공할 뿐 아니라 시스템에 대한 신뢰를 저하시켜 플랫폼 유지율을 악화시킨다. 첫째, LLM 검증기 활용으로 응답의 정확성을 평가한다. 응답 검증은 생성보다 쉬운 작업이므로, 별도의 LLM을 활용해 답변의 타당성을 검토할 수 있다. 둘째, RAG 파이프라인을 개선한다. 정확도를 높이기 위해 재순서화(Reranking)와 LLM 기반 필터링으로 불필요한 문서를 제거하고, 관련 문서를 더 많이 확보하기 위해 문맥 기반 검색과 더 많은 문서 청크를 활용한다. 셋째, 시스템 프롬프트를 최적화한다. 프롬프트에 “제시된 문서만을 기반으로 답변하라”는 지침을 명시하면, 모델이 사전 학습된 지식에 의존하는 환각을 줄일 수 있다. 넷째, 응답 시 출처를 명시한다. 각 문서 청크에 ID를 부여하고, 답변 시 사용한 출처를 직접 인용함으로써 신뢰도를 높이고, 검증 가능성을 제공한다. 다섯째, 사용자에게 시스템의 한계를 명확히 안내한다. 어떤 질문 유형에 강점이 있는지, 어떤 부분은 개선 중인지 사전에 공유하면 사용자가 기대를 현실적으로 설정하고, 환각 발생 시 충격을 줄일 수 있다. 이들 기법은 환각을 완전히 제거하기 어렵지만, 그 영향을 효과적으로 완화할 수 있다.