How I Built a Hallucination Detector for RAG Pipelines in Python

Context

RAG 애플리케이션에서 검색된 문서가 정확해도 LLM이 출처에 없는 통계, 인물, 프로세스를 자신감 있게 응답하는 환각 현상이 발생한다. 이를 체계적으로 포착하기 위한 도구 부재로 인해 사용자 보고 후에야 발견되는 상황이 반복되고 있다.

Technical Solution

• GPT-4o-mini를 구조화된 판정자로 활용: 제공된 컨텍스트(검색된 문서)와 응답을 비교해 각 주장을 근거 있음 또는 환각으로 분류
• 응답 분석 로직: 응답을 개별 사실 주장으로 분해한 후 컨텍스트 기반 검증 수행
• JSON 모드(response_format: json_object) 적용: 마크다운/설명 없이 순수 JSON만 반환해 파싱 실패 제거
• 판정자 설정 최적화: temperature 0으로 동일 입력에 대해 일관된 결과 보장
• 신뢰도 점수 체계 도입: 0.0~1.0 범위에서 0.8 이상 PASS, 0.5~0.8 WARN, 0.5 미만 FAIL로 구분

Impact

평가당 약 0.001달러 비용으로 수천 건 평가 가능, 평균 평가 완료 시간 2초 이내.

Key Takeaway

RAG 파이프라인 운영 환경에서는 임베딩·벡터DB·복잡한 인프라 없이도 단일 API 호출과 구조화된 판정 로직으로 환각 탐지가 가능하며, 이는 프로덕션 배포 전 품질 게이트로 기능할 수 있다. 개발자가 pip install과 두 줄의 코드만으로 도입할 수 있는 경량 솔루션이 비용-속도-정확도 균형을 맞추는 실질적 접근법을 제시한다.