RAG 기반의 엄격한 Context-Bounded 아키텍처를 통한 신학적 Hallucination 제어

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Mactrix XR2026년 6월 5일9분intermediate

AI 요약

Context

범용 LLM의 특성상 발생하는 Hallucination이 신학적 정확성이 필수적인 종교 서비스에서 치명적인 신뢰도 저하를 초래하는 문제 발생. 단순 Zero-shot 프롬프팅으로는 검증되지 않은 외부 데이터 유입과 교리적 오류를 완전히 차단하기 어려운 구조적 한계 존재.

Technical Solution

Catechism, Papal Encyclicals 등 검증된 공식 문서만을 데이터 소스로 사용하는 Data Ingestion 파이프라인 구축
Text-embedding-004 및 text-embedding-3-small 모델을 활용한 벡터 임베딩 후 Pinecone, Pgvector 등을 통한 고밀도 Vector DB 구축
사용자 쿼리에 대해 Vector Similarity Search를 수행하여 최상위 3~4개의 관련 텍스트 청크만 추출하는 RAG 아키텍처 설계
LLM이 제공된 Context 외부의 정보를 생성하지 못하도록 제약하는 Restrictive System Prompt Guardrails 적용
민감한 개인 성찰 데이터 보호를 위해 Confession Tracker 등 일부 기능을 Local-first 아키텍처로 분리하여 설계
API 비용 최적화와 사용자 프라이버시 강화를 위한 Online(AI) 및 Local(Utility) 서비스의 하이브리드 구성

실천 포인트

- 도메인 지식의 무결성이 중요한 서비스의 경우 RAG 도입과 Low-temperature 설정 검토 - System Prompt에 '제공된 컨텍스트에 답이 없을 경우 모른다고 답변할 것'을 명시하는 Guardrail 설정 - 데이터 민감도에 따라 API 기반 클라우드 처리와 Local-first 저장소 분리 설계 적용 - 청크 분할 시 메타데이터(문서 번호, 단락 등)를 유지하여 답변의 근거 제시 가능 구조 확보

태그

#Prompt Engineering #Vector DB #RAG #Local-First #Hallucination

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