최근 인공지능의 비약적인 발달로 LLM(Large Language Model)을 기반으로한 생성형 AI의 활용도가 폭발적으로 증가하고 있다.

높은 이해도와 생성능력으로 자연어 데이터의 복잡성을 해석하고 이를 이용하여 기계번역, 요약, 콘텐츠 생성 등 다양한 작업에서 인간수준의 전례없는 성과를 달성하고 있다.

하지만 Hallucination으로 인해 다양한 서비스에 LLM이 적용되지 못하고 있으며 챗봇 시스템과 같은 사용자와 상호 작용하는 서비스에서 기술의 실용적인 가치를 떨어뜨리는 큰 요인이 되었다.

본 논문은 검색 기반의 정보 검증 매커니즘을 챗봇 시스템에 도입하여 범용적인 LLM이 다양한 도메인에 적용할 수 있는 확장성 확보 방안과 RAG(Retrieval Augmented Generation)의 Hallucination 억제 효과를 입증한다.