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Dev.toAI/ML
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NotebookLM 최적화를 위한 메타인지 DSL 기반 RAG 거버넌스 프레임워크
Prototipo de Asistente RAG: Framework Adaptable para LLMs
AI 요약
Context
LLM 기반 RAG 시스템에서 발생하는 Hallucination과 모델의 정체성 오염 문제를 해결하기 위한 설계 구조 분석. 특히 NotebookLM과 같은 폐쇄형 AI 환경에서 시스템 프롬프트의 제어력을 높여 응답의 신뢰성을 확보하려는 목적을 가짐.
Technical Solution
- Model-as-an-Interpreter 패러다임을 적용하여 LLM이 단순 챗봇이 아닌 정의된 DSL(Domain Specific Language)을 실행하는 인터프리터로 동작하도록 설계
- Semantic Guessing 및 Implicit Inference를 완전히 비활성화하는 HARD_STOP 로직을 도입하여 근거 없는 추론을 원천 차단
- IDENTITY_ISOLATION 원칙을 통해 외부 데이터 소스에 포함된 페르소나나 지시사항이 시스템 런타임에 영향을 주지 않도록 격리
- CITATION_MANDATORY 및 SOURCE_ONLY_RESPONSE 규칙을 강제하여 모든 응답의 근거를 원문 데이터로 제한하는 엄격한 거버넌스 체계 구축
- 불필요한 서술어(Preamble)를 제거하고 직접적인 정보만 출력하게 하는 Emission Gate Rule을 적용하여 응답 밀도 최적화
실천 포인트
- RAG 시스템 설계 시 '추론 금지'와 '근거 기반 응답'을 강제하는 명시적 제약 조건(Constraint) 정의 여부 검토 - 데이터 소스 내의 지시문이 시스템 프롬프트를 오염시키는 Prompt Injection 방지를 위한 격리 전략 수립 - 사용자 경험 개선을 위해 LLM 특유의 상투적인 서술어(예: '제공된 자료에 따르면')를 제거하는 출력 필터링 적용