RAG 출처 검증 방법: AI 답변의 인용 오류·환각을 줄이는 Python 구현 가이드
RAG 답변에 출처 링크가 붙어 있어도 그 내용이 실제 문서에 근거한다고 단정할 수는 없습니다. 신뢰할 수 있는 RAG를 만들려면 검색된 문서의 고유 ID와 버전을 보존하고, 답변의 각 주장에 연결된 인용이 실제 검색 결과에 존재하는지 확인한 뒤, 해당 문단이 주장을 뒷받침하는지 별도로 평가해야 합니다. 이것이 RAG 출처 검증(Citation Verification)과 근거성 검증(Groundedness)의 핵심입니다.기술 문서 확인: 2026-11-09. 이 글은 특정 기업의 실제 구축 사례가 아닌 범용 설계 가이드입니다.1. RAG에 출처가 있어도 환각이 발생하는 이유검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)은 외부 문서를 검색해 언어 모델의 답변에 활용합니다. 그러나..
