코드 한 줄 없이 LLM 출력의 의미론적 무결성을 검증하는 Semantix MCP

Context

LLM 에이전트가 문법적·구조적 정확성과 관계없이 의도와 다른 내용을 생성하는 문제 발생. 기존 가드레일 시스템은 텍스트의 실제 의미(Meaning)를 검증하지 못하는 한계 존재. 생성된 결과를 검증 없이 바로 전송하는 신뢰 기반 시스템의 위험성 상존.

Technical Solution

• Model Context Protocol(MCP) 표준 기반의 verify_text_intent 도구를 도입하여 범용적인 에이전트-도구 통신 구조 설계
• NLI(Natural Language Inference) 기반 Cross-encoder를 활용해 텍스트가 정의된 의도를 함의하는지 판단하는 의미론적 검증 로직 구현
• 검증 실패 시 구조화된 correction_suggestion을 제공하여 에이전트가 스스로 답변을 수정하는 Self-healing 루프 구축
• Softmax Calibration을 적용해 원시 Logit 값을 0-1 사이의 확률 점수로 변환하고 임계치 기반의 판별 정확도 향상
• 진행형 시제 가설(Progressive tense hypothesis) 프레임워크를 도입해 NLI 모델의 추론 성능 최적화
• NLI 모델의 Lazy-loading 싱글톤 패턴을 적용해 서버 시작 속도를 높이고 첫 호출 시에만 리소스를 할당하는 효율적 설계

Impact

• 진행형 시제 가설 적용 후 거절 의도 검증 점수가 기존 약 0.3에서 0.88 이상으로 상승

Key Takeaway

출력의 형태(Shape)가 아닌 의미(Meaning)를 검증하는 세맨틱 타입 시스템의 도입으로 LLM 에이전트의 자율적 신뢰성 확보 가능.