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Dev.toAI/ML
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LLM Hallucination 억제 및 일관적 거버넌스를 위한 SAFi 프레임워크 설계
I Got Tired of LLMs Hallucinating Compliance, So I Built an Open-Source Governance Layer
AI 요약
Context
LLM의 세션별 상태 초기화로 인한 Compliance Drift 및 감사 추적 불가능성 문제 발생. 단순 Context Window 확장 방식의 Memory 솔루션으로는 규칙 강제와 정렬 유지라는 거버넌스 요구사항 충족 불가.
Technical Solution
- System Prompt 의존성을 탈피한 정형화된 Constraint 기반의 Compliance Engine 설계
- 각 제약 조건에 Weight 및 Scoring Mechanism을 부여하여 응답의 준수 여부를 정량적으로 평가하는 구조
- 세션 간 상태를 유지하는 Alignment Memory 구축을 통한 지속적인 규칙 강제 및 Drift 방지
- LLM 추론 계층 상단에 위치하는 Model-Agnostic Interface 설계를 통해 모델 교체 시에도 거버넌스 일관성 유지
- 모든 결정 과정을 기록하는 Audit Log 시스템 구축으로 AI 응답의 설명 가능성 확보
실천 포인트
- LLM 가드레일 설계 시 단순 프롬프팅 대신 정형화된 규칙 엔진 도입 검토 - 모델 종속성을 제거하기 위해 거버넌스 계층을 추론 엔진과 분리하는 Layered Architecture 적용 - 세션 독립적인 Alignment State 저장소를 구축하여 일관된 제약 조건 유지 전략 수립 - 응답의 신뢰성 검증을 위해 각 규칙별 준수 점수를 산출하는 Scoring 시스템 구현