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Dev.toAI/ML
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Structured Context Extraction을 통한 AI 제안서 환각 제거 및 팩트 정밀도 향상
Why AI proposal tools feel generic — and how to make them read real client briefs
AI 요약
Context
기존 AI 제안서 도구의 Template 기반 방식과 One-shot Generation 방식은 소스 데이터의 정밀한 분석 없이 단순 생성에 치중함. 이로 인해 클라이언트 요구사항의 누락이나 임의의 수치 생성과 같은 Hallucination 문제가 빈번히 발생함.
Technical Solution
- 입력 데이터에서 핵심 팩트를 분리하는 Structured Context Block 추출 단계 선행 설계
- 추출된 서비스 유형, 예산, 일정, 대상 등의 데이터를 Generation 단계의 강제 제약 조건으로 설정
- Paraphrasing이나 수치 반올림을 금지하여 Source of Truth를 유지하는 Constraint-based Prompting 적용
- 정해진 4개 섹션(Diagnosis, Approach, Investment, Next steps)의 고정 구조를 통한 출력 일관성 확보
- 실데이터 기반의 Ground Truth 데이터셋(20개 이상의 실제 Brief)을 구축하여 합성 데이터의 한계 극복
- 언어 자동 감지 및 대응 로직을 포함한 System Prompt 설계를 통한 다국어 확장성 확보
실천 포인트
1. LLM 생성 전 단계에 Structured Data Extraction 파이프라인을 배치하여 입력 데이터의 무결성을 검증했는가?
2. 생성 단계에서 특정 필드(예산, 날짜 등)에 대해 '변형 금지' 제약 조건을 명시적으로 부여했는가?
3. Synthetic Data가 아닌 실제 현장의 Noise(오타, 모순)가 포함된 Edge Case 데이터셋으로 검증했는가?
4. 정보 부재 시 추론(Guessing) 대신 '확인 필요(TBC)'로 응답하도록 Fallback 전략을 수립했는가?