Hallucination 제거를 위한 Deterministic RAG 설계 및 임상 문서 최적화

I Work in Healthcare Tech. Here's Why I Built a RAG Tool for Clinical Documents.

Monika Sonnad Math2026년 6월 3일6분intermediate

AI 요약

Context

방대한 임상 문서 내 특정 정보 검색을 위한 수동 탐색 과정의 비효율성 발생. 일반적인 LLM의 확률적 텍스트 생성 방식이 의료 데이터의 필수 조건인 정확성을 보장하지 못하는 한계 존재.

Technical Solution

Temperature 0 설정을 통한 모델의 창의성 배제 및 Deterministic Response 환경 구축
System Prompt에 'Context 기반 응답'과 '모르는 내용에 대한 거절'을 명시하여 Hallucination 억제
RecursiveCharacterTextSplitter를 활용한 500자 Chunk Size 및 50자 Overlap 설계로 문맥 단절 방지
Paragraph $\rightarrow$ Sentence $\rightarrow$ Space 순의 Separator Hierarchy 적용을 통한 의미론적 구조 보존
OpenAI text-embedding-3-small 모델 기반의 Vector Embedding 및 Semantic Search 파이프라인 구축
검색된 Chunk 수 기반의 Confidence Indicator를 구현하여 사용자 신뢰도 검증 수단 제공

실천 포인트

- 의료 등 고정밀 도메인 설계 시 Temperature 0 설정 및 엄격한 System Prompt 정의 검토 - Chunking 전략 수립 시 데이터 특성에 맞는 Overlap 크기와 Separator 우선순위 설정 - LLM 응답의 신뢰도를 정량화할 수 있는 Heuristic 지표(예: retrieved chunks count) 도입

태그

#RAG #Vector Database #Semantic Search #Hallucination #Chunking Strategy

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