# LLM 할루시네이션 해결법 5가지
안녕하세요! AI가 거짓말을 할 때가 있죠? 이를 **할루시네이션(Hallucination)**이라고 합니다. 오늘은 이 문제를 해결하는 5가지 방법을 알아봅시다! 🎯
## 할루시네이션이란?
할루시네이션은 AI가 학습 데이터에 없는 정보를 사실인 것처럼 생성하는 현상입니다.
**왜 발생하나요?**
– 학습 데이터 부족
– 불확실한 패턴
– 압박감으로 인한 추측
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## 1. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
검색 기반 생성으로 신뢰도를 높입니다.
“`typescript
// 문서에서 관련 정보 검색
const relevantDocs = await searchDocuments(query);
// 검색 결과를 컨텍스트로 사용
const response = await generateWithRAG(query, relevantDocs);
“`
✅ **장점:**
– 실제 데이터 기반
– 출처 추적 가능
– 할루시네이션 감소
❌ **단점:**
– 추가 인프라 필요
– 검색 품질에 의존
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## 2. 시스템 프롬프트 강화
AI에게 알 수 없는 것을 인정하도록 지시합니다.
“`
너는 항상 사실에 기반해서 답변해야 해.
알 수 없는 정보는 “모르겠습니다”라고 말해줘.
추측하지 말고, 확실하지 않으면 인정해줘.
“`
✅ **장점:**
– 간단한 구현
– 즉각적 효과
– 비용 효율적
❌ **단점:**
– 완전한 해결 아님
– 프롬프트 의존적
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## 3. 출처 요구
답변에 출처를 포함하도록 합니다.
“`
모든 주장에 출처를 명시해줘.
출처 형식: [출처이름: 링크]
“`
✅ **장점:**
– 검증 가능
– 투명성 증가
– 책임감 향상
❌ **단점:**
– 응답 시간 증가
– 출처 없는 정보 한계
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## 4. Fact-Checking 체인
AI가 자신을 검증하게 합니다.
“`
1. 먼저 답변을 작성해
2. 답변의 각 사실을 검증해
3. 확실하지 않은 내용은 제거해
4. 최종 답변을 제시해
“`
✅ **장점:**
– 자기 교정 능력
– 품질 향상
– 신뢰도 증가
❌ **단점:**
– 토큰 비용 증가
– 응답 시간 증가
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## 5. 사람 검증 (Human in the Loop)
중요한 정보는 사람이 검증합니다.
“`
AI → 초안 작성
↓
사람 → 검토 및 수정
↓
AI → 최종 결과
“`
✅ **장점:**
– 최고 품질
– 완전한 신뢰
– 학습 데이터 확보
❌ **단점:**
– 인력 비용
– 확장성 한계
– 속도 저하
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## 종합 전략
여러 방법을 조합하면 최고 효과:
“`
시스템 프롬프트 (기본)
↓
RAG (데이터 기반)
↓
출처 요구 (투명성)
↓
Fact-Checking (자기 검증)
↓
사람 검증 (필요시)
“`
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## 실전 예시
### 의료 챗봇
“`
시스템 프롬프트: 의료 정보 제공
데이터 출처: FDA, 의학 저널
출처 요구: 필수
사람 검증: 필수
“`
### 고객 서비스
“`
시스템 프롬프트: 정책 기반
데이터 출처: 회사 문서
출처 요구: 선택
사람 검증: 복잡한 경우만
“`
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## 결론
할루시네이션은 완전히 제거할 수는 없지만, 현저히 줄일 수 있습니다!
**최상의 조합:**
– RAG로 데이터 기반
– 시스템 프롬프트로 기준 설정
– 출처로 투명성 확보
– 검증 체인으로 품질 관리
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## 다음 단계
– 📊 할루시네이션 측정 지표 개발
– 🔍 자동 검증 시스템 구축
– 📝 피드백 루프 구현
## 참고 자료
– [Anthropic’s Constitutional AI](https://www.anthropic.com/constitutional-ai-harmlessness-ai-system)
– [OpenAI Research](https://openai.com/research)
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질문이 있나요? 댓글로 남겨주세요! 😊
**다음 포스팅:** OpenAI 함수 호출 (Function Calling)