RAG 아키텍처 설계를 통한 Persona Chatbot Hallucination 제거

How I Built a Persona Chat Agent and Fought Hallucination — A RAG Story

Abdullah al Mubin2026년 6월 28일7분intermediate

AI 요약

Context

특정 페르소나를 가진 AI 에이전트 구현 중 지식 기반 응답과 페르소나 설정 간의 충돌로 인한 Hallucination 발생. 단순 Prompt Engineering으로는 해결 불가능한 Retrieval 누락 및 컨텍스트 무시 현상이 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

DB 업데이트와 Retrieval Index 동기화를 일원화하여 지식 누락을 방지한 데이터 파이프라인 구축
Prompt Precedence 문제를 해결하기 위해 기존 규칙을 명시적으로 Override 하는 컨텍스트 주입 로직 설계
모델의 자체 검수 한계를 극복하고자 retrieved context를 개별 Fact 단위로 분절한 후 재작성하는 Grounding Stage 도입
지식 기반 질문과 페르소나 기반 질문을 구분하여 처리하는 Classification 레이어 추가
응답 생성 후 단순 필터링이 아닌 제약 조건이 부여된 사실 기반의 Reconstruction 방식으로 답변 생성 구조 변경

실천 포인트

- Retrieval 단계의 정량적 로그(Chunk Count)를 확보하여 모델 문제가 아닌 인프라 문제인지 우선 구분할 것 - Prompt 내 지시사항의 배치 순서가 모델의 우선순위에 영향을 미침을 인지하고 명시적 우선순위 부여 - LLM의 Self-Correction 능력에 의존하지 말고 Fact 기반의 재구성(Rewrite) 프로세스를 설계할 것 - 모든 질문에 동일한 Grounding을 적용하지 말고 질문의 의도에 따라 경로를 분리하는 Classification 도입

태그

#LLM Architecture #Prompt Engineering #RAG #Knowledge Retrieval #Hallucination

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