Hallucination 0% 달성한 3단계 계층형 AI Memory 아키텍처

Context

Long-horizon 및 Multi-session 워크플로우에서 AI 에이전트가 발생하는 환각 현상 해결 필요. 기존 Naive RAG 구조의 낮은 정확도와 근거 없는 추론 문제를 해결하기 위한 전용 메모리 레이어 설계 요구.

Technical Solution

• Short-term, Episodic, Semantic으로 구분된 3-Tier Memory 구조 설계를 통한 정보 생명주기 관리
• LLM 파이프라인 기반의 정형 데이터 추출 및 중요도 스코어링을 통한 자동 데이터 분류
• 데이터 중요도에 따른 Automatic Promotion 및 Decay 메커니즘을 활용한 메모리 최적화
• 메모리 내 부재 시 추론을 거부하는 Rejection-first 전략을 통한 Hallucination 원천 차단
• Temporal Retrieval 기능을 통한 세션 간 문맥 유지 및 시간 축 기반 정보 검색 구현
• Retrieval Feedback Loop 도입을 통한 Lifecycle Weighting 최적화

Impact

• Eval Harness 기반 8가지 시나리오 테스트 결과, Recall Accuracy 1.000 달성
• No-memory baseline(0.158) 및 Naive RAG(0.65) 대비 압도적인 정확도 향상
• False-premise Acceptance를 완전히 제거하여 데이터 무결성 확보

Key Takeaway

단순한 벡터 검색을 넘어 정보의 중요도와 시간에 따른 계층적 관리 구조를 도입함으로써 AI의 신뢰성을 보장하는 Architecture 설계 원칙 확인.