시장 조사를 위한 검증 사슬(CoV) 아키텍처 구축 경험 공유

작성자의 체계적인 접근 방식에 대해 흥미를 보이고 있으며, 특히 Notion 내에서의 구현 방식과 외부 자동화 도구 활용 여부에 대한 논의가 이루어지고 있습니다.

• LLM의 답변 신뢰도가 중요하다면 답변 생성 후 '근거 확인' 질문을 던지는 검증 단계를 반드시 추가하라.
• 연구 데이터와 검증 로직을 한곳에서 관리하고 싶다면 Notion을 활용한 논리 엔진 구축을 고려해 볼 수 있다.

Chain of Verification

— LLM이 생성한 답변의 오류를 스스로 검토하고 수정하도록 유도하는 프롬프팅 기법이다. 초기 답변 생성 후 검증 질문을 통해 논리적 모순이나 환각을 확인하고 최종 답변을 재작성함으로써 신뢰도를 높인다.

Hallucination

— AI 모델이 사실이 아니거나 논리적으로 맞지 않는 정보를 마치 사실인 것처럼 자신 있게 생성하는 현상이다. 데이터 부족이나 모델의 확률적 특성으로 인해 발생하며 전문적인 연구 분야에서 큰 문제가 된다.

System Prompt

— LLM의 역할, 행동 지침, 제약 사항을 정의하는 최상위 명령문이다. 대화의 전반적인 맥락과 톤을 설정하며 복잡한 작업 수행 시 모델의 일관성을 유지하는 핵심 역할을 한다.