환각 현상 줄이기

Claude와 같은 가장 진보된 언어 모델조차도 때때로 사실과 다르거나 주어진 맥락과 일치하지 않는 텍스트를 생성할 수 있습니다. “환각”이라고 알려진 이 현상은 AI 기반 솔루션의 신뢰성을 저해할 수 있습니다. 이 가이드에서는 환각을 최소화하고 Claude의 출력이 정확하고 신뢰할 수 있도록 하는 기술을 살펴보겠습니다.

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기본적인 환각 최소화 전략

• Claude가 “모르겠습니다”라고 말할 수 있게 하기: Claude가 불확실성을 인정할 수 있도록 명시적으로 허용하세요. 이 간단한 기술로 잘못된 정보를 크게 줄일 수 있습니다.

• 사실 근거를 위해 직접 인용 사용하기: 긴 문서(>20K 토큰)와 관련된 작업의 경우, Claude에게 작업을 수행하기 전에 먼저 원문 그대로의 인용문을 추출하도록 요청하세요. 이는 실제 텍스트에 응답의 근거를 두어 환각을 줄입니다.

• 인용으로 검증하기: Claude가 각 주장에 대해 인용문과 출처를 제시하도록 하여 응답을 감사할 수 있게 만드세요. 또한 Claude가 응답을 생성한 후 각 주장에 대해 지원하는 인용문을 찾아 검증하도록 할 수 있습니다. 인용문을 찾을 수 없는 경우 해당 주장을 철회해야 합니다.

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고급 기술

• 사고 체인 검증: Claude에게 최종 답변을 제시하기 전에 단계별로 추론 과정을 설명하도록 요청하세요. 이를 통해 잘못된 논리나 가정을 발견할 수 있습니다.

• N번 최적 검증: 동일한 프롬프트로 Claude를 여러 번 실행하고 출력을 비교하세요. 출력 간의 불일치는 환각을 나타낼 수 있습니다.

• 반복적 개선: Claude의 출력을 후속 프롬프트의 입력으로 사용하여 이전 진술을 검증하거나 확장하도록 요청하세요. 이를 통해 불일치를 포착하고 수정할 수 있습니다.

• 외부 지식 제한: Claude에게 제공된 문서의 정보만 사용하고 일반적인 지식은 사용하지 않도록 명시적으로 지시하세요.