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약 75초
경험 중심 1인칭 답변
RAG 시스템에서 사실 정확성을 높이려면 검색(Retrieval) 품질과 생성(Generation) 단계 검증을 각각 챙겨야 합니다. 먼저 검색 단계에서 관련 문서가 제대로 매칭되지 않으면 생성 모델이 아무리 좋아도 틀린 답이 나옵니다. 저는 임베딩 기반 검색 성능을 평가할 때 Recall@K 지표로 정답 문서가 상위 K개 안에 들어오는가를 먼저 점검했습니다. 생성 단계에서는 모델 출력에서 출처 문서와 불일치하는 내용을 자동으로 감지하는 일관성 체크 레이어를 추가해 신뢰도를 높였습니다. 또 모른다고 응답하는 것을 허용하는 프롬프트 설계도 중요합니다. 검색 결과가 불충분할 때 억지로 답을 생성하게 하면 헬루시네이션 빈도가 올라갑니다. 소규모 RAG 프로젝트에서 이 방식을 적용했을 때 허위 정보 포함 응답 비율이 22%에서 9%로 낮아진 경험이 있습니다.
검색 품질과 생성 검증을 함께 챙기는 것이 RAG 시스템에서 사실 정확성을 높이는 핵심이라는 것을 경험으로 확인했습니다.
이 결의 특징
검색과 생성 단계를 분리해 각각 Recall@K와 일관성 체크로 검증하는 결입니다. 허위 정보 비율을 22%에서 9%로 낮춘 구체적 수치가 특징입니다.
이 결이 통하는 자리
RAG 시스템의 실무 검증 깊이를 확인하는 자리에서 통하는 결입니다. 개념만 말하고 검증 수치가 없으면 이론적 답으로 읽힐 위험이 있습니다.