지식 그래프를 활용하여 LLM이 생성한 정보의 정확성을 검증하는 방법론. 공증된 팩트들을 관계 형태로 저장하고, AI의 답변이 그 그래프 내에 존재하거나 유도될 수 있는지 확인함으로써 환각을 방지.

구조:

  • 노드: 공증된 팩트, 개념, 엔티티
  • 엣지: 팩트 간의 관계 (확인된 근거)
  • 검증: AI 답변이 그래프의 관계를 따르는지 확인

효과:

  • 신뢰도 획기적 증가
  • 거짓 정보 생성 방지
  • 근거 명확화

관련: Knowledge-Graph, Fact-Checking-AI, Hallucination-in-LLM