ReAct 패턴 도입을 통한 Hallucination 억제 및 성공률 최대 34% 개선

Context

단순 Prompting 기반 LLM의 Hallucination 및 추적 불가능한 블랙박스 구조로 인한 엔터프라이즈 배포 한계 직면. 기존 Chain-of-Thought의 추론 능력과 Tool-use의 실행 능력이 분리되어 실무 적용 시 신뢰성 확보가 어려운 상황.

Technical Solution

• Thought → Action → Observation 루프를 통한 Reasoning과 Acting의 유기적 결합 구조 설계
• LLM이 직접 답변하는 대신 외부 API 및 Knowledge Base를 통한 사실 기반 정보 획득 강제
• 각 단계의 추론 과정과 실행 결과를 Request ID 기반으로 로깅하여 Observability 확보
• In-context Learning을 활용해 모델 가중치 변경 없이 아키텍처 패턴만으로 성능 최적화
• Human-in-the-loop 기반의 단계적 자율성 확대 구조를 통한 리스크 제어
• 가드레일 설정을 통한 Tool 호출 권한 제한 및 상태 변경 작업의 정책 검증 프로세스 구축