꿈꾸는 AI, 이젠 개인 맞춤형 시대: 지식 그래프로 환각 극복하다


대규모 언어 모델의 환각 현상 문제를 해결하기 위해 지식 그래프와 검색 증강 생성을 활용한 새로운 접근법이 제시되었습니다. 캘린더 데이터를 중심으로 실험한 결과, 개인 정보 이해 및 정확한 응답 생성 능력이 향상되었으며 응답 시간도 단축되었습니다.

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최근 급부상하는 대규모 언어 모델(LLM)은 채팅봇부터 다양한 대화형 어시스턴트까지 광범위하게 활용되고 있습니다. 하지만 방대한 데이터 학습 과정에서 과적합 문제가 발생, 때때로 사실과 다른 정보를 생성하는 ‘환각’ 현상을 보이는 것이 단점입니다. 이러한 문제의 근본 원인 중 하나는 LLM에 제대로 된 개인화된 정보가 부족하기 때문입니다.

이에 대해, Deeksha Prahlad 등 연구진은 획기적인 해결책을 제시했습니다. 바로 지식 그래프(KG)를 활용한 검색 증강 생성(RAG) 입니다. 연구진은 KG의 구조적이고 지속적으로 업데이트되는 사실 정보 저장 기능에 주목했습니다. 특히, 캘린더, 연락처, 위치 정보 등 자주 업데이트되는 개인 데이터를 효과적으로 관리할 수 있다는 점을 강조하며, 이번 연구에서는 캘린더 데이터를 중심으로 실험을 진행했습니다.

연구 결과는 놀랍습니다. 기존의 LLM이 개인 데이터를 단순 텍스트로 입력받아 처리하는 방식과 비교했을 때, 연구진의 RAG 기반 접근법은 개인 정보 이해도와 정확한 응답 생성 능력에서 훨씬 뛰어난 성능을 보였습니다. 응답 시간도 다소 단축되었습니다. 이는 KG가 개인 정보를 구조적으로 처리하여 LLM의 환각 현상을 줄이고 정확성을 높였다는 것을 의미합니다.

이 연구는 단순히 기술적 진보를 넘어, 개인 맞춤형 AI 시대의 새로운 가능성을 제시합니다. 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 향한 중요한 발걸음이며, 앞으로 개인 정보 보호와 동시에 더욱 개인화된 AI 경험을 제공하는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 다만, 다양한 개인 데이터를 활용하는 확장성과 KG 구축 및 관리의 효율성에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 보입니다.


*이 기사는 AI가 생성한 내용으로, 일부 정보가 실제와 다를 수 있습니다. 정확한 확인을 위해 추가적인 검증을 권장드립니다.

Reference

[arxiv] Personalizing Large Language Models using Retrieval Augmented Generation and Knowledge Graph

Published:  (Updated: )

Author: Deeksha Prahlad, Chanhee Lee, Dongha Kim, Hokeun Kim

http://arxiv.org/abs/2505.09945v1