RAG 파이프라인이 데이터베이스에 없는 경쟁사의 정보를 출력하는 기이한 현상

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핵심 요약

한 개발자가 구축한 RAG 시스템이 벡터 DB에 존재하지 않는 경쟁사의 상세 환불 정책을 정확히 답변하여 발생한 데이터 오염 의혹과 모델 지식 간섭에 관한 논의이다.

배경

Pinecone, OpenAI 임베딩, LangChain을 사용해 구축한 RAG 시스템이 2개월간 정상 작동하다가, 갑자기 데이터베이스에 존재하지 않는 경쟁사의 상세 환불 정책을 답변하는 현상이 발생했다. 작성자는 임베딩과 메타데이터를 전수 조사했으나 경쟁사 데이터의 흔적을 찾지 못해 커뮤니티에 도움을 요청했다.

의미 / 영향

이 사례는 RAG 시스템이 완벽한 데이터 격리를 보장하지 못하며, 모델의 사전 학습 데이터가 검색된 정보와 충돌할 때 예기치 못한 정보 유출이나 오염처럼 보일 수 있음을 시사한다. 개발자는 검색 성능뿐만 아니라 모델의 지식 간섭을 제어하는 프롬프트 엔지니어링과 검증 로직에 더 집중해야 한다.

커뮤니티 반응

작성자의 당혹감에 공감하며, 많은 사용자가 LLM의 내재된 지식이 RAG 컨텍스트를 압도하는 현상에 대해 기술적인 분석과 조언을 공유했다.

실용적 조언

시스템 프롬프트에 "제공된 문서에 정보가 없으면 모른다고 답하라"는 지침을 명시적으로 추가하여 모델의 사전 지식 개입을 차단해야 한다.
LLM의 출력을 검증하기 위해 검색된 컨텍스트와 최종 답변 간의 충실도(Faithfulness)를 평가하는 가드레일(Guardrails) 도입이 필요하다.

섹션별 상세

작성자는 Pinecone, OpenAI 임베딩, LangChain 기반의 표준 RAG 파이프라인을 운영 중이며, 모든 데이터는 클라이언트의 내부 문서로만 구성되어 있음을 확인했다. 하지만 봇이 경쟁사의 이름을 명시하며 매우 구체적이고 정확한 환불 정책을 답변하는 상황이 발생했다.

수동으로 임베딩, 메타데이터, 청크를 전수 조사하고 유사도 검색을 수행했으나 검색 결과는 모두 클라이언트의 문서로 연결되었다. 그럼에도 불구하고 LLM의 최종 출력물은 경쟁사의 실제 정책과 거의 토씨 하나 틀리지 않고 일치하는 정보를 생성했다.

단순한 환각(Hallucination)으로 치부하기에는 정보의 구체성과 정확도가 너무 높다는 점이 문제로 지적됐다. 작성자는 LLM이 학습 데이터에 포함된 경쟁사의 공개 정보를 검색된 컨텍스트보다 우선시하여 답변에 반영했을 가능성을 의심하고 있다.

실무 Takeaway

RAG 시스템에서 검색된 컨텍스트(Context)보다 LLM의 사전 학습 지식(Parametric Knowledge)이 우선권을 갖는 현상이 발생할 수 있다.
데이터베이스에 없는 정보가 출력될 경우, 임베딩 오염뿐만 아니라 모델의 내재된 지식과 프롬프트 지시문의 충돌을 의심해야 한다.
시스템 프롬프트에서 "제공된 컨텍스트에만 기반하여 답변하라"는 제약 조건이 충분히 강력하지 않을 때 이러한 문제가 심화될 수 있다.