ZeroH Framework: 언어모델 비종속적 Hallucination 제거 솔루션

ZeroH Framework: 언어모델 비종속적 Hallucination 제거 솔루션

ZeroH 프레임워크는 Hallucination 제거를 목적으로 설계된 언어모델 비종속적 솔루션입니다. OpenAI API와 같은 상용 모델뿐만 아니라, 오픈소스 기반 LLM(On-Premise)에서도 동일한 방식으로 적용될 수 있도록 설계되어, 다양한 환경에서 신뢰도 높은 언어모델 기반 서비스를 구축할 수 있습니다.

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ZeroH 프레임워크 구조

1. 입력 데이터 검증 모듈 (Input Validation Module)

목적: 모델로 전달되기 전 사용자 입력의 품질 및 문맥적 적합성을 검증

• Key Features:
  • 도메인 적합성 검사 (Domain Suitability Check): 입력이 목표 도메인(예: 금융, 의료 등)에 적합한지 확인
  • 데이터 클리닝 (Data Cleaning): 불필요한 기호 및 특수문자 제거
  • 금지어 필터링 (Restricted Keywords): 잘못된 출력 가능성을 높이는 민감 데이터(예: 비윤리적 요청) 제거
  • 컨텍스트 강화 (Contextual Enrichment): 관련 메타데이터 태깅(사용자 역할, 시간 등)을 통해 입력의 명확성 강화

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2. 지식 기반 검증 모듈 (Knowledge Verification Module)

목적: 모델이 생성한 응답을 기존의 신뢰할 수 있는 데이터와 비교

• Key Features:
  • 사실 검증 (Fact Validation): 외부 데이터베이스(API, 위키피디아, 사내 데이터)와 응답 내용을 비교하여 정확도 검증
  • RAG 기반 검색 강화 (Retrieval-Augmented Generation): 대규모 언어모델의 응답에 보조적으로 신뢰도 높은 정보를 결합
  • 도메인 기반 검증 (Domain-Specific Check): 특정 도메인에 맞는 정확도 검증 규칙 적용 (예: 의료, 금융 등)

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3. 출력 검토 모듈 (Output Review Module)

목적: 최종 응답의 신뢰도 평가 및 필터링

• Key Features:
  • 신뢰 점수 계산 (Confidence Scoring): 모델의 응답에 대한 신뢰 점수를 산출
  • 할루시네이션 필터링 (Hallucination Filtering): 낮은 신뢰 점수를 가진 출력은 사용자에게 노출되지 않도록 차단
  • 결과 분류 (Response Classification):
    • 검증 완료 (Verified): 신뢰할 수 있는 데이터와 일치하는 응답
    • 불확실 (Unverified): 데이터와 일치하지 않거나 불충분한 응답
    • 거부 (Rejected): 신뢰도 기준에 못 미치는 응답

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4. 사용자 알림 및 피드백 모듈 (User Feedback & Notification Module)

목적: 사용자에게 투명하게 응답 상태를 알리고, 지속적 개선을 위한 피드백 수집

• Key Features:
  • 결과 태그 표시 (Response Tagging): 응답이 검증된 정보인지, 추론인지, 불확실한 정보인지를 명시
  • 피드백 요청 (Feedback Collection): 사용자로부터 부정확한 응답에 대한 피드백을 수집하여 개선

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ZeroH 프레임워크 특징

1. 언어모델 비종속성: 상용 API(OpenAI, ChatGPT)와 오픈소스 모델(Llama, GPT-Neo 등) 모두에 적용 가능.
2. 모듈형 설계: 각 단계별 기능을 독립적으로 적용 가능하여 유연한 통합.
3. 확장 가능성: 추가적인 외부 데이터 소스(API, 사내 데이터베이스 등)와 손쉽게 연동 가능.
4. 경량화된 아키텍처: 최소한의 리소스 요구사항으로 구축 가능.

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ZeroH 프레임워크 작동 흐름

1. 입력 데이터 수집: 사용자 입력을 수집하여 입력 데이터 검증 모듈로 전달.
2. 모델 응답 생성: 검증된 입력 데이터를 기반으로 언어모델(OpenAI API, On-Premise 모델 등)에서 응답 생성.
3. 지식 검증: 모델 출력 데이터를 외부 데이터와 비교하여 신뢰도를 검증.
4. 최종 필터링: 신뢰 점수에 따라 응답을 분류하고, 결과를 사용자에게 표시.
5. 피드백 루프: 사용자 피드백을 수집하여 시스템 성능을 지속적으로 개선.

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ZeroH 프레임워크 적용 사례

1. 고객 서비스:
   • 고객 지원 챗봇에서 잘못된 응답을 줄이고 신뢰도 높은 서비스를 제공.
   • 민감 데이터(예: 금융, 의료 정보)와의 통합으로 응답 정확도 향상.
2. 의료 도메인:
   • 의료 상담 시스템에서 RAG 기반 검증을 통해 허위 정보 차단.
   • 신뢰 점수가 낮은 응답은 사전에 필터링하여 리스크 최소화.
3. 교육 플랫폼:
   • 학생 대상 학습 지원 시스템에서 검증된 정보만 제공하여 학습 효율성 증대.

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ZeroH 프레임워크는 기업이 언어모델을 보다 신뢰도 높게 활용할 수 있도록 돕는 혁신적 솔루션입니다. 언어모델의 도입 장벽을 낮추고, 정확도와 신뢰도를 향상시키는 데 최적화되어 있습니다.