ZeroH 프레임워크 적용 프로세스

ZeroH 프레임워크 적용 프로세스

ZeroH 프레임워크는 언어모델의 Hallucination 문제를 최소화하고 신뢰도 높은 결과를 제공하기 위해 설계된 경량 솔루션입니다. 이 프레임워크의 적용은 사용자의 기존 언어모델 환경에 통합하여 검증, 필터링, 피드백 수집을 단계적으로 구현하는 프로세스를 따릅니다.

---

ZeroH 적용 프로세스 단계

1. 환경 분석 및 요구사항 정의

목표: 프레임워크를 적용할 서비스 및 도메인의 특성을 파악하여 최적화 전략 설계

• 환경 분석:
  • 현재 사용 중인 언어모델 확인(OpenAI API, 오픈소스 모델 등)
  • 도입 환경(온프레미스/클라우드) 및 사용량 분석
• 요구사항 정의:
  • 도메인 특화 데이터 필요 여부
  • 신뢰성 요구 수준(예: 의료, 금융처럼 높은 신뢰도가 필요한 도메인)
  • 데이터 보안 및 개인정보 보호 요구사항 확인

---

2. 입력 데이터 검증 단계

목표: 언어모델로 전달되는 데이터의 품질을 사전에 검증

• 구성 요소:
  • 데이터 클리닝: 입력 데이터에서 불필요한 요소 제거(특수문자, 중복 텍스트 등)
  • 도메인 적합성 필터: 서비스 도메인(예: 의료, 금융 등)에 부적합한 입력 필터링
  • 컨텍스트 태깅: 사용자 입력에 메타데이터 추가(예: 사용자 역할, 시간 정보)
• 적용 방식:
  • ZeroH 입력 데이터 검증 API를 기존 입력 처리 로직에 통합
  • 비정상적인 입력은 사용자에게 실시간 경고 메시지 제공

---

3. 언어모델 응답 생성

목표: 입력 데이터를 바탕으로 언어모델이 최적의 응답을 생성

• 프로세스:
  • 입력 데이터를 언어모델로 전달
  • 언어모델에서 생성된 응답 데이터를 다음 단계로 전송
• 특징:
  • 프레임워크는 언어모델과 독립적이며, OpenAI API, GPT-4, Llama, GPT-J 등 다양한 모델에 적용 가능

---

4. 응답 검증 단계

목표: 언어모델 응답의 정확도 및 신뢰도를 검증

• 구성 요소:
  • 지식 기반 검증 (Knowledge Validation):
    • 외부 데이터베이스(Wikipedia, 사내 데이터 등)와 비교하여 응답 검증
  • RAG 기반 검색 강화 (Retrieval-Augmented Generation):
    • 모델 응답에 신뢰할 수 있는 검색 데이터를 추가 결합
  • 신뢰 점수 계산: 응답의 신뢰도를 점수화(0~1 스케일)
• 적용 방식:
  • ZeroH 응답 검증 API를 통해 응답 데이터를 처리
  • 신뢰 점수가 기준치 이하인 경우 다음 단계로 필터링 요청

---

5. 응답 필터링 및 후처리

목표: 부정확하거나 불확실한 응답을 사용자에게 제공하지 않음

• 구성 요소:
  • 응답 분류:
    • Verified (검증됨): 신뢰 점수가 높은 응답
    • Unverified (불확실): 신뢰 점수가 낮은 응답, 추가 검토 필요
    • Rejected (거부됨): 신뢰 점수가 기준치 이하
  • 재생성 요청: 신뢰 점수가 낮은 응답은 다시 생성 요청
• 적용 방식:
  • 필터링된 응답은 사용자에게 명확히 태그를 표시하여 신뢰도 정보를 제공

---

6. 사용자 알림 및 피드백 수집

목표: 사용자 경험 개선을 위해 응답 결과를 투명하게 전달하고 피드백을 수집

• 구성 요소:
  • 응답 상태 표시: 검증 상태(Verified, Unverified, Rejected) 태그 표시
  • 피드백 요청: 사용자로부터 부정확한 응답에 대한 피드백 수집
  • 자동 학습: 수집된 피드백 데이터를 바탕으로 ZeroH 검증 알고리즘 업데이트
• 적용 방식:
  • 피드백 인터페이스를 서비스 화면에 통합하여 사용자 참여 유도

---

ZeroH 적용 아키텍처

1. 프레임워크 구성

• ZeroH API: 입력 검증, 응답 검증 및 필터링 API
• 데이터베이스: 외부 검증용 데이터 저장소
• 관리 콘솔: 피드백 데이터를 시각화하고 규칙을 업데이트하는 관리자 인터페이스

2. 통합 방식

• 서비스 계층: ZeroH 프레임워크는 기존 언어모델 호출 로직 사이에 위치
  • 입력 데이터 → ZeroH 검증 → 언어모델 호출 → ZeroH 검증 및 필터링 → 사용자 제공
• 독립적 동작: ZeroH는 언어모델과 독립적으로 동작하며, 기존 모델 변경 없이 적용 가능

---

ZeroH 적용의 기대 효과

1. 신뢰도 향상: 사용자에게 정확하고 신뢰할 수 있는 응답 제공.
2. 운영 효율성 증대: Hallucination으로 인한 사용자 불만과 추가 대응 비용 감소.
3. 유연성: 다양한 언어모델 환경(OpenAI, On-Premise)에서 손쉽게 통합 가능.
4. 확장 가능성: 피드백 루프를 통해 지속적으로 검증 알고리즘을 개선.

ZeroH 프레임워크는 언어모델의 한계를 보완하는 경량화된 솔루션으로, 모든 언어모델 환경에서 적용 가능한 혁신적인 접근법을 제공합니다.