Verification Layer 도입을 통한 AI Hallucination 90% 감소

Context

LLM의 Pattern-completion 특성으로 인한 사실 관계 왜곡을 모델 성능의 한계가 아닌 Information Architecture의 결함으로 정의. Prompt Engineering만으로는 해결 불가능한 구체적 수치 및 사실 왜곡 문제를 해결하기 위한 구조적 장치 필요.

Technical Solution

• SOURCE_OF_TRUTH.md 파일을 통한 권위적 데이터 소스 단일화 및 Context 주입
• 외부 데이터 부재 시 추론을 금지하고 Fact unavailable 상태를 반환하는 엄격한 제약 조건 설정
• Fact-Flag Prompt Layer를 통한 생성 결과물 내 추론 기반 claim의 자동 식별 및 [FACT CHECK] 태깅
• 고위험 출력물(수치, 외부 전송, 비교 주장 등)에 한해 Telegram 기반 Human-in-the-loop 검증 게이트 구축
• 데이터 최신성 유지를 위한 실시간 업데이트 규칙 및 분기별 정기 Audit 프로세스 정립
• 모델의 자체 판단에 의존하지 않는 외부 검증 레이어 설계를 통한 구조적 배리어 구축