frmoretto/clarity-gate
🔧 도구frmoretto
LLM이 추측을 사실로 오인하지 않도록 문서에 불확실성 표시를 추가하는 검증 프로토콜입니다.
Clarity Gate는 RAG 파이프라인의 치명적인 취약점인 'LLM이 모호하거나 추측성 문맥을 절대적인 진실로 받아들이는 경향'을 해결합니다. 이 Python 기반 도구는 문서가 모델의 컨텍스트 윈도우에 도달하기 전에 처리하는 구조화된 검증 프로토콜을 구현합니다. 입력 텍스트의 인식론적 품질을 분석하고, 데이터가 추측성일 경우 자동으로 불확실성 마커를 삽입하며, 인간의 검증이 필요한 주장을 표시합니다. 주입 전 이 '게이트'를 강제함으로써 개발자는 모델의 추론이 노이즈가 아닌 검증된 정보에 기반하도록 보장할 수 있습니다. 이는 법률, 의료, 기술 문서 분석과 같이 정확성이 무엇보다 중요한 엔터프라이즈 애플리케이션에 특히 효과적입니다. 이 도구는 기존 데이터 파이프라인에 원활하게 통합되어 표준 RAG 아키텍처를 괴롭히는 '자신감 있는 환각' 현상에 대한 강력한 방어책을 제공합니다.
💡하이라이트
- ├─자동화된 불확실성 마커 삽입
- ├─미검증 주장에 대한 HITL 워크플로우
- └─LLM의 자신감 있는 환각 감소
🎯대상
- ├─AI 엔지니어
- ├─RAG 개발자
- └─AI 안전 연구원