지식 그래프를 활용하여 LLM이 생성한 정보의 정확성을 검증하는 방법론. 공증된 팩트들을 관계 형태로 저장하고, AI의 답변이 그 그래프 내에 존재하거나 유도될 수 있는지 확인함으로써 환각을 방지.
구조:
- 노드: 공증된 팩트, 개념, 엔티티
- 엣지: 팩트 간의 관계 (확인된 근거)
- 검증: AI 답변이 그래프의 관계를 따르는지 확인
효과:
- 신뢰도 획기적 증가
- 거짓 정보 생성 방지
- 근거 명확화
지식 그래프를 활용하여 LLM이 생성한 정보의 정확성을 검증하는 방법론. 공증된 팩트들을 관계 형태로 저장하고, AI의 답변이 그 그래프 내에 존재하거나 유도될 수 있는지 확인함으로써 환각을 방지.
구조:
효과: