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Dev.toAI/ML
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Deterministic Tool-use 기반 LLM Hallucination 제거 및 Flat-rate 최적화 설계
Overcoming LLM Limitations
AI 요약
Context
LLM의 고유 한계인 Stale training data, Hallucination, Arithmetic error로 인한 신뢰성 저하 문제 발생. 모델의 내부 기억력에 의존하는 방식의 불확실성을 해결하기 위한 외부 검증 메커니즘 필요.
Technical Solution
- Function Calling 기반의 Search 및 Calculator 도구 도입을 통한 추론 과정의 결정론적(Deterministic) 제어
- System Prompt에 Tool-first 정책을 강제하여 사실 관계 및 연산 필요 시 반드시 도구를 선행 호출하는 제약 조건 설정
eval()함수 사용 시 허용 문자셋을 정규표현식으로 제한하여 Code Injection 위험을 차단한 Safe Execution 환경 구축- Agent Loop 내에서 Tool Call 발생 시 로컬 실행 결과를 Conversation History에 추가하여 모델이 근거 기반 응답을 생성하는 피드백 루프 구현
- LRU Cache 적용을 통한 중복 Search 쿼리 처리 및 API 요청 횟수 최적화로 응답 Latency 감소
- Token 기반 과금 체계가 아닌 Flat per-request pricing 모델을 활용하여 Long-context 데이터 주입에 따른 비용 변동성 제거
실천 포인트
- 도구 호출 전 단계에 엄격한 System Prompt 제약 조건을 설정하여 Hallucination 가능성 차단 - `eval()` 등 위험 함수 사용 시 입력 값에 대한 엄격한 화이트리스트 기반 정규표현식 검증 수행 - 반복적인 외부 API 호출 지점을 식별하여 LRU Cache 등 메모리 기반 캐싱 레이어 도입 검토 - 대규모 컨텍스트 주입이 필요한 경우 Token 단위 과금보다 Flat-rate 과금 모델의 경제성 분석