LLM의 그럴듯한 환각을 제거하는 VDG 프로토콜 기반 분석 전략

Context

LLM의 Blended inference 특성으로 인해 근거 기반 분석과 추측성 가설이 동일한 신뢰도로 출력되는 문제. 매끄러운 문장 속에 숨겨진 사실과 가설의 경계가 모호하여 사용자가 직접 정보를 분리해야 하는 검토 부담 발생.

Technical Solution

• 사실(Grounded analysis)과 추론(Inferred assumptions)을 강제로 분리하는 VDG protocol 도입
• 모델이 알지 못하는 정보(Unknowns)를 별도의 Gap 섹션에 명시하도록 강제하는 응답 구조 설계
• 코드 기반의 구체적 분석 결과와 시스템 외부 환경에 대한 가정을 엄격히 구분하는 프롬프트 전략
• Redis 토폴로지, 트래픽 형태, 클라이언트 재시도 동작 등 누락된 데이터 포인트의 가시화
• 추측성 문장을 제거하고 데이터 부재로 인한 불확실성을 명확히 드러내는 응답 방식 채택

Key Takeaway

AI의 응답 형태를 표준화하여 모델이 스스로 근거와 가설을 분리하게 만드는 구조적 제약의 중요성. 정보의 공백을 인정하는 설계가 분석의 신뢰도를 높이는 핵심 원칙.