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RAG 기반 법령 검색을 통한 LLM Hallucination 제어 및 Stateless 아키텍처 설계

mssmss2026년 5월 14일3분intermediate

AI 요약

Context

범용 LLM의 조문 번호 및 판례 인용 시 발생하는 Hallucination 문제와 키워드 기반 검색 서비스의 낮은 사용자 경험 사이의 간극 발생. 법률 데이터의 특수성으로 인한 데이터 정확성 확보와 민감한 사용자 질의 정보의 프라이버시 보호라는 상충하는 제약 조건 존재.

Technical Solution

Seahorse Cloud 벡터 DB에 legalize-kr 데이터를 색인하여 검색 기반 생성(RAG) 구조 채택
MCP(Model Context Protocol)를 통한 Tool Call 로직 분리로 자연어 질의의 검색 쿼리 변환 및 정보 추출 프로세스 최적화
사용자 개인정보 유출 방지를 위해 서버 DB 저장소를 배제하고 클라이언트 localStorage 기반의 Stateless 세션 설계
복잡한 별표 데이터의 처리 한계를 보완하기 위해 직접 답변 대신 관련 법령 원문 링크를 제공하는 폴백(Fallback) 전략 적용
Rate Limit 관리를 위한 In-memory Bucket 기반의 IP 제어로 최소한의 메타데이터만 유지하는 보안 모델 구축

실천 포인트

- LLM의 부정확한 인용 문제를 해결하기 위해 검증된 외부 지식 베이스를 연결하는 RAG 파이프라인 검토 - 민감 데이터 처리 시스템 설계 시 서버 저장소를 완전히 제거한 Stateless 구조와 클라이언트 사이드 저장소 활용 방안 고려 - 정형화하기 어려운 비정형 데이터(예: 표, 별표) 처리 시 무리한 요약보다 원문 링크 제공을 통한 신뢰성 확보 전략 수립

태그

#VectorDB #Stateless #MCP #RAG #LLM

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