비결정적 동작과 환각을 억제하는 로컬 검증 중심 아키텍처 공유

작성자는 아키텍처 도면과 불변 라이선스를 포함한 저장소 링크로 리뷰와 협업 요청을 남겼으며 인프라·DevOps 엔지니어와의 연결을 희망한다고 명시했다. 게시글 자체에는 댓글이나 검증된 벤치마크가 포함되어 있지 않으므로 커뮤니티가 제공한 추가 실험 결과나 코드가 병행되어야 신뢰도가 높아질 것으로 보인다. 제시된 주장은 실무적 관심을 유발할 가능성이 있으나 외부 검증이나 재현 가능한 코드·벤치마크의 공개가 후속 신뢰도 판단의 핵심이 될 것이다.

• 초기 도입 단계에서는 우선 핵심 API 응답의 JSON 스키마를 엄격히 정의하고 파싱 단계에서 위반을 즉시 차단하도록 설정할 것을 권장한다. 구조 검증을 통해 불필요한 논리 검증 비용을 줄이는 한편, 경계 검증과 의미적 모순 룰은 도메인별로 우선순위를 둬 점진적으로 확대해야 운영 부담을 관리할 수 있다. PII 마스킹은 출력 직전에 배치해 로그나 외부 전송에서 민감 정보가 남지 않도록 하고 규칙의 테스트 커버리지를 지속적으로 측정해 false positive를 통제해야 한다.

Hallucination

— LLM이 사실과 맞지 않거나 근거가 없는 텍스트를 생성하는 현상을 말한다. 내부 확률 분포와 훈련 데이터의 불일치로 인해 발생하며 출력의 검증 없이 응답을 그대로 사용할 때 위험을 초래한다. 본 글 맥락에서는 결정론적 검증 파이프라인으로 이 출력을 탐지하고 차단하는 것이 핵심 목적이다.

Zero Trust

— 시스템이 외부 또는 내부의 입력에 대해 기본적으로 신뢰하지 않고 모든 요청을 검증하는 보안 원칙이다. 글에서는 LLM 출력 자체를 신뢰하지 않고 로컬에서 엄격한 휴리스틱·규칙으로 검증하는 아키텍처 설계 철학을 의미한다. 이 접근은 클라우드 의존도를 낮추고 위변조·정보유출 위험을 줄이는 목적과 연결된다.

JSON Schema Validation

— 모델 출력이 기대하는 구조와 타입을 따르는지 검사하는 기법으로 키·타입·중첩 구조를 엄격히 검증한다. 입력으로 모델 응답을 받아 파싱·토큰 구조 확인·스키마 매칭을 수행해 구조적 이상을 조기에 차단한다. 본 아키텍처는 이러한 구조 검사를 첫 번째 방어층으로 배치해 이후 논리 검증의 효율을 높였다.

Semantic Contradiction Detection

— 출력 문장들 사이 또는 도메인 규칙과의 논리적 충돌을 규칙 기반으로 식별하는 기법이다. 정적 업계 규칙과 도메인 제약을 입력으로 받아 규칙 매칭·논리 연산으로 모순 여부를 판단하며 모순이 발견되면 출력을 차단한다. 글에서는 LLM의 확률적 응답에서 발생하는 논리적 불일치를 탐지하는 핵심 엔진으로 위치했다.

PII Masking

— 출력 내 개인식별정보(이름, ID, 연락처 등)를 검출해 가명화하거나 제거하는 처리 과정이다. 로컬에서 바이너리 수준의 정규화·마스킹을 적용해 민감 정보가 외부로 유출되지 않도록 차단하며 로그에 민감 정보가 남지 않도록 설계된다. 본 글은 이 과정을 배포 전 최종 출구에서 수행해 프라이버시 리스크를 낮춘다고 명시했다.