ML 모델 없이 통계적 시그널만으로 Recall 96% 달성한 Hallucination 탐지 설계

I Got 96% Recall on LLM Hallucination Detection With No ML Model – Just 50 Lines of Python

Ritika2026년 5월 25일5분intermediate

AI 요약

Context

SelfCheckGPT 등 기존 탐지 방식의 과도한 Compute 비용과 Black-box 구조로 인한 디버깅 난해함이 병목으로 작용. RAG 파이프라인 내에서 추론 비용을 최소화하면서도 판단 근거가 명확한 결정론적 검증 체계 필요성 증대.

Technical Solution

Length Ratio 분석을 통한 모델의 답변 패딩 경향성 및 정보 밀도 측정
Unknown Word Rate 산출로 Reference Text 대비 외부 정보 개입 여부 판별
Question-Answer Overlap 계산을 통해 소스 참조 없는 단순 질문 반복 패턴 식별
Numeric Inconsistency 검증으로 날짜, 수치 등 고위험 데이터의 정합성 체크
4개 시그널에 개별 Threshold를 적용하여 0~4점의 통합 Score로 수치화
Risk Tolerance에 따라 Soft/Strict Flag로 이원화한 가변적 Threshold 전략 채택

실천 포인트

- RAG 시스템 도입 시 Source Knowledge와 Answer 간의 단어/수치 일치도 측정 로직 검토 - 비즈니스 도메인의 위험도에 따라 Recall 중심(Soft) 또는 Precision 중심(Strict)의 Threshold 설정 - 모델의 답변 길이와 참조 문서 길이의 비율을 통해 Hallucination 가능성 사전 스크리닝

태그

#Threshold #Statistical Signal #Recall #RAG #Hallucination

원문 읽기