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Dev.toAI/ML
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Data Injection 패턴 도입을 통한 LLM Hallucination의 구조적 제거
Preventing GPT hallucination in automated content pipelines: how I structure Make.com flows with data injection
AI 요약
Context
API 데이터와 GPT-4o를 직접 연결한 단순 파이프라인 구조로 인해 모델이 부족한 정보를 학습 데이터로 메우는 Hallucination 발생. 프롬프트 튜닝이나 모델 교체만으로는 데이터 공백으로 인한 허위 사실 생성을 제어하는 데 한계 노출.
Technical Solution
- Data Validator 도입을 통한 null 필드 사전 식별 및 데이터 불완전 시 생성 프로세스 차단
- Structured Fact Block Builder를 통한 결정론적 컨텍스트 주입 및 외부 지식 사용 금지 제약 설정
- '데이터 부재 시 명시적 표기' 지침 부여로 모델의 무리한 추론 압박 제거 및 정직한 응답 유도
- Output Validator 단계의 Regex 검증을 통한 생성 결과물의 사실 관계 최종 필터링
- LLM 전후단에 Deterministic Module 스캐폴딩을 구축하여 비결정론적 AI 호출을 제어하는 샌드박스 구조 설계
실천 포인트
- LLM 입력 전 필수 데이터 필드에 대한 Null Check 및 Validation 로직이 포함되었는가 - 모델에게 외부 지식이 아닌 제공된 Context만 사용하도록 강제하는 제약 조건이 명시되었는가 - 데이터 부족 시 '모름' 또는 '데이터 없음'을 출력하도록 허용하는 예외 처리 경로가 설계되었는가 - LLM 출력 이후 결과물을 검증할 수 있는 결정론적 검증 모듈(Validator)이 배치되었는가