2-Layer Guardrails 설계를 통한 LLM Hallucination 및 Scope 이탈 원천 차단

Add Guardrails So Your AI App Doesn't Lie — A Two-Layer Approach with NVIDIA NIM

Torkian2026년 5월 24일11분intermediate

AI 요약

Context

단순 RAG 아키텍처에서 발생하는 Out-of-scope 질문에 대한 무분별한 응답과 Context 기반의 추론 오류로 인한 Hallucination 문제 식별. Prompt 제어만으로는 모델의 임의적 생성 능력을 완전히 억제하기 어려운 한계 존재.

Scoped Prompt 도입을 통한 1차 필터링으로 도메인 외 요청에 대한 거절 로직 강제
Grounding Check 레이어 추가로 생성된 응답과 원문 Context 간의 일치 여부를 검증하는 2차 LLM Call 수행
Retrieval 단계에서 top-k Context를 추출하여 모델의 가시 범위 제한
'User Question → Retrieval → Scoped Prompt → Grounding Check'로 이어지는 순차적 Gate 구조 설계
Fallback Line 정의를 통해 검증 실패 시 일관된 거절 메시지를 반환하는 결정론적 응답 구조 채택
NVIDIA NIM 엔드포인트를 활용한 경량화된 추론 파이프라인 구성

실천 포인트

1. 도메인 외 질문 차단을 위해 System Prompt에 명확한 Forbidden Topic 및 Fallback 문구 정의

2. 생성된 응답이 Context에 기반했는지 확인하는 독립적인 검증 LLM 레이어 배치 검토

3. 단순 Cosine Similarity 기반 Retrieval의 한계를 보완할 Grounding Check 로직 적용

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