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HALLUCINATION
18분 심층 분석
환각 줄이기
신뢰 가능한 LLM UX/운영 패턴
환각을 모델 탓으로 끝내면 운영이 무너집니다. 유형 분류부터 Grounding, 도구 검증, UX 설계, 운영 모니터링까지 환각의 피해를 통제하는 체계적인 방법을 정리합니다.
Hallucination Detection System
유형
핵심 레버
+
프롬프트 기법
UX 패턴
∞
개선 루프
환각이란?
LLM의 환각은 “거짓말”이 아니라 “근거 없는 생성”입니다.
확률적으로 다음 토큰을 예측하므로, “그럴듯함”이 “정확함”을 대체합니다. 모델 구조상 빈칸을 채우려는 경향이 환각을 발생시킵니다.
환각 유형 분류
환각 유형 분류
사실 오류
존재하지 않는 사실 주장
"아인슈타인은 1960년에..."
존재 오류
없는 대상을 만들어냄
없는 논문, 없는 API
문맥 이탈
질문과 무관한 응답
A를 물었는데 B를 설명
수치 오류
계산/통계/날짜 오류
잘못된 계산 결과
환각 감소 5가지 핵심 레버
환각 감소 5가지 핵심 레버
조합하면 환각 피해를 크게 줄일 수 있습니다
Grounding
근거 연결
문서 인용 강제
Uncertainty
불확실성 표현
모르면 모른다고
Tool Verify
도구 검증
계산/검색은 도구로
Constrained
출력 제약
JSON/테이블 구조화
Post-check
사후 검증
Checker 모델 필터
Grounding: 가장 효과적인 대응
Grounding: 가장 효과적인 대응
“근거 없이는 말하지 않게” 하는 것이 핵심
1
문서 검색
벡터 검색으로 관련 청크 찾기
2
컨텍스트 주입
"이 문서만 참고하여 답변하라"
3
인용 강제
출처(문서명, 페이지) 필수 포함
4
범위 제한
"문서에 없으면 답변하지 말라"
UX 설계: 근거를 보여주기
UX 설계: 근거를 보여주기
아무리 정확한 답변이라도 근거가 보이지 않으면 신뢰하기 어렵습니다. 근거가 명확하면 사용자가 스스로 판단할 수 있습니다.
출처 링크
참고 문서 링크 제공
인용 하이라이트
원문 따옴표 표시
신뢰도 표시
높음/보통/추정 레이블
피드백 버튼
잘못된 정보 신고
핵심 인사이트
환각은 “모델이 나쁘다”가 아니라 “모델이 원래 이렇게 동작한다”입니다.
모델 탓을 하기보다 시스템 설계로 통제해야 합니다.
환각은 “제거”가 아닌
“관리”의 대상입니다
환각은 “제거”가 아닌
“관리”의 대상입니다
“관리”의 대상입니다
신뢰 가능한 AI 시스템은 “환각이 없는 시스템”이 아니라
“환각을 알 수 있고, 통제할 수 있는 시스템”입니다.
#Reliability
#Grounding
#Verification
#UX
#RAG
2025-12-21 · 럿지 AI 팀