내 AI 챗봇, 자꾸 거짓말 한다고요? 스스로 '팩트체크'하는 AI 에이전트, 10분 만에 만들기!

열심히 RAG 기반 챗봇을 만들었는데, 자꾸만 이상한 소리를 해서 골치 아프시죠? 있지도 않은 사실을 그럴싸하게 지어내는 '환각(Hallucination)' 현상 때문에 프로젝트가 산으로 가고 있나요? 걱정 마세요. 이제 AI가 스스로 답변을 검증하고, 틀리면 고치는 '자가 검증 에이전트'가 정답입니다. 이 글 하나로 LlamaIndex와 OpenAI를 사용해서, 신뢰도 200%짜리 똑똑한 AI를 만드는 방법을 완벽하게 알려드릴게요.

 

💡 왜 AI가 스스로를 믿지 못하게 만들어야 할까요?

솔직히 말하면, 지금 LLM 기술의 한계는 명확해요. 방대한 데이터를 학습했지만, 어떤 게 진짜 정보인지 완벽히 구분하진 못하거든요. 그래서 우리가 직접 '장치'를 마련해 줘야 합니다. 이번에 만들 시스템의 핵심은 'ReAct(Reason + Act)'라는 개념입니다. 이건 AI가 그냥 답변을 툭 뱉는 게 아니라, '생각 -> 행동 -> 관찰'의 과정을 거치게 만드는 설계 방식이에요. LlamaIndex는 이 복잡한 과정을 아주 쉽게 구현하도록 도와주는 최강의 프레임워크고요. 여기에 GPT-4o-mini라는 똑똑하고 빠른 두뇌(LLM)를 붙여서, 스스로 생각하고, 증거를 찾고, 자기 답변을 평가까지 하는 완전체 에이전트를 만들어 볼 겁니다. 기술적으로 복잡해 보이지만, 사실 원리는 간단해요. AI에게 생각할 시간을 주고, 검증할 도구를 쥐여주는 거죠.

 

🚀 자가 검증 AI 에이전트, 뭐가 다른 걸까요?

그냥 챗봇과는 차원이 다릅니다. 이 에이전트는 3단계의 체계적인 파이프라인을 통해 작동해요.

1. 🔍 증거 기반 검색 (Retrieval): 이제 뇌피셜은 끝입니다. 어떤 질문이 들어오든, AI는 답변을 생성하기 전에 무조건 우리가 제공한 데이터베이스(지식창고)에서 관련 문서를 먼저 샅샅이 뒤집니다. 이걸로 환각 현상을 90% 이상은 잡아낼 수 있어요. 답변의 근거를 무조건 만들게 하는 것, 이게 첫 번째 핵심입니다.
2. ✍️ 논리적인 답변 조립 (Synthesis): 증거를 찾았으면, 이걸 바탕으로 답변을 '조립'합니다. 단순히 검색된 텍스트 쪼가리를 뱉어내는 게 아니에요. 여러 증거 조각들을 종합해서, 질문의 의도에 맞게 가장 논리적이고 일관성 있는 답변을 생성하는 단계죠. 사람처럼 생각하고 글을 쓰는 과정과 비슷해요.
3. ✅ 자동 품질 평가 (Self-Evaluation): 이게 진짜 핵심입니다. AI가 자기가 힘들게 만든 답변을 그냥 뱉지 않아요. '신뢰도(Faithfulness, 증거에 기반했는가?)'와 '관련성(Relevancy, 질문과 관련 있는가?)'이라는 두 가지 척도로 자기 답변에 점수를 매깁니다. 만약 점수가 기준치보다 낮다? 가차 없이 답변을 폐기하고, 더 나은 답변을 만들기 위해 앞 단계를 다시 수행합니다. 스스로를 끊임없이 의심하고 검증하는 거죠.

 

🛠️ 자, 이제 실전입니다. 딱 4단계만 따라오세요.

코드가 길어 보이지만 겁먹지 마세요. 대부분은 설정이고, 핵심 로직은 아주 간단합니다.

• Step 1: 준비물 챙기기 (환경 설정)
  LlamaIndex와 OpenAI 라이브러리를 설치하고, 여러분의 소중한 OpenAI API 키를 입력합니다. 모든 프로젝트의 첫걸음이죠.
• Step 2: AI 두뇌와 지식창고 만들기 (모델 및 인덱스 설정)
  Settings.llm에 OpenAI(model="gpt-4o-mini")를 지정해서 AI의 두뇌를 설정하고, VectorStoreIndex를 사용해 AI가 참고할 텍스트 문서들로 작은 지식창고를 만들어줍니다.
• Step 3: '팩트체크' 도구 쥐여주기 (평가 도구 정의)
  이게 바로 마법의 도구입니다. FaithfulnessEvaluator와 RelevancyEvaluator를 정의해주세요. 이 두 녀석이 AI가 만든 답변을 채점하는 평가관 역할을 합니다. '증거 찾아와!' 그리고 '네 답변 점수 매겨봐!' 라는 함수를 만들어 AI에게 도구로 쥐여주는 거죠.
• Step 4: 똑똑한 에이전트 소환! (ReAct 에이전트 생성 및 실행)
  이제 모든 재료를 합칠 시간입니다. ReActAgent를 생성하고, 앞에서 만든 도구들을 tools 매개변수에 넣어주세요. 그리고 시스템 프롬프트에 "무조건 증거부터 찾고, 답변을 만든 다음, 스스로 평가해. 점수 낮으면 다시 해!" 라고 명확하게 지시를 내립니다. 이제 실행만 하면 끝나요!

오늘 내용, 딱 3줄로 요약해 드릴게요.

• AI 챗봇의 거짓말(환각)은 AI가 스스로 답변을 '자가 검증'하게 만들면 해결됩니다.
• LlamaIndex를 사용하면 '검색 -> 생성 -> 평가'로 이어지는 파이프라인을 아주 쉽게 구축할 수 있어요.
• AI에게 평가 도구를 쥐여주고, 낮은 점수의 답변은 폐기하도록 만드는 것이 핵심 로직입니다.

이론은 끝났습니다. 이제 직접 코드를 돌려볼 차례죠.

말로만 듣는 거랑 직접 해보는 건 하늘과 땅 차이입니다. 더 이상 부정확한 AI 답변 때문에 스트레스받지 마세요. 오늘 배운 방법으로 여러분의 프로젝트에 날개를 달아주세요. 아래 링크에서 전체 코드를 바로 확인하고, 여러분의 서비스에 적용해보는 겁니다!

자주 묻는 질문 (FAQ)

• Q: 이거 사용하려면 비용이 많이 드나요?
  A: 전혀요. GPT-4o-mini는 성능도 좋으면서 가격이 아주 저렴해서 테스트용으로 부담이 전혀 없습니다. LlamaIndex는 당연히 오픈소스라 무료고요.
• Q: 꼭 OpenAI 모델만 사용해야 하나요?
  A: 아닙니다. LlamaIndex의 가장 큰 장점 중 하나가 바로 유연성입니다. 다른 오픈소스 LLM이나 다른 기업의 모델로도 얼마든지 교체해서 테스트할 수 있어요.
• Q: 코드가 너무 어려워 보여요. 초보자도 할 수 있을까요?
  A: 그럼요. 오늘 보여드린 코드는 대부분이 라이브러리를 불러오고 설정하는 '보일러플레이트'입니다. 핵심 로직은 에이전트를 만들고 실행하는 몇 줄 안 돼요. 일단 복사-붙여넣기 해서 실행해보고, 조금씩 수정해보세요. 그게 제일 빠른 길입니다.