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LLM 환각 현상 얘기 나오면 진짜 머리 아프지... 프롬프트 엔지니어링으로 최대한 정교하게 질문 던지고 가드레일 치는 게 기본이긴 한데, 그거만으로는 한계가 있잖아. 솔직히 모델 자체의 근본적인 한계를 우리가 완전히 덮기는 어렵다고 봐. 내가 생각하는 건, 결과물을 바로 신뢰하기보다는 '검증 파이프라인'을 설계하는 쪽으로 접근해야 한다는 거야. LLM한테 답을 얻었다면, 그걸 또 다른 외부 지식 베이스나 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템에 돌려서 '근거 제시'를 하도록 강제하는 거지. 단순히 텍스트 생성만 시키는 게 아니라, "이 주장을 뒷받침할 수 있는 문서의 출처와 구절을 뽑아줘"라고 요청하고 그 내용을 크로스체크하는 과정이 진짜 중요해 보여. 일종의 '자가 교차 검증' 같은 거랄까. 결국 기술적인 방어책은 모델 외부에서 정보의 신뢰도를 촘촘하게 걸러내는 시스템 아키텍처를 짜는 쪽으로 가는 것 같아. 마치 전시 공간에 작품 하나만 두지 않고, 그 작품을 둘러싼 맥락과 해설 자료들을 함께 배치해서 관람자가 혼자 오해하지 않도록 설계하는 것처럼 말이야... 이 과정에서 UX적인 고민도 엄청 필요할 거고.