문서가 있어도 인공지능 답변이 틀리는 흔한 이유
문서와 가 잘 준비된 것처럼 보여도 답변은 틀릴 수 있다. 구성이 작동해도 규칙을 잊거나, 엉뚱한 문단을 참고하거나, 답이 매번 달라질 수 있다. 을 지나치게 많이 쓰는 문제도 함께 생길 수 있다.
원인은 항상 모델 성능에만 있지 않다. 지식 문서가 애매하게 쓰였거나, 너무 잘게 또는 이상하게 나뉘었거나, 색인이 부정확하거나, 필요한 내용을 찾아오는 방식이 약하면 같은 문제가 반복된다. 먼저 점검할 곳은 문서의 표현, 문서 분할 방식, 색인 구조, 검색 결과가 실제 질문과 맞는지 여부다.
문제를 외부에 상담할 때는 고객 정보나 비공개 자료를 올리지 않아야 한다.
핵심 포인트
- 문서가 있어도 이 항상 올바른 답을 내는 것은 아니다.
- 가 작동해도 잘못된 문단을 가져오면 답변 품질은 떨어진다.
- 문서 작성 방식, 문서 분할, 색인, 검색 흐름이 핵심 점검 대상이다.
- 이 많다면 불필요한 문서가 너무 많이 들어가는지도 봐야 한다.
- 외부에 도움을 요청할 때는 고객 정보와 민감한 자료를 빼야 한다.