로컬 LLM 추출 데이터 검증법: 인용문이 맞아도 수치는 틀릴 수 있다

요약

Reddit의 r/ollama 채널에서 qwen3:14b 모델을 활용해 계약서 내 가격 조건, 연간 상승률, 월 최소 금액 등을 Pydantic 스키마로 추출하는 과정에서 발생한 오류 사례가 공유되었습니다. 사용자는 모델이 인용구의 존재 여부를 검증하고 원본 문장을 정확히 찾아내더라도, 정작 추출된 수치는 잘못될 수 있는 '할루시네이션' 현상을 발견했습니다. 모델이 실제 존재하는 문장을 근거로 제시하더라도 그 안의 데이터를 오판할 위험이 있으므로, 데이터 추출 후 별도의 검증 단계가 필수적입니다. 이 사례는 로컬 모델을 통한 계약서 분석 자동화 시, 모델의 인용 능력을 신뢰하는 것만으로는 부족하며 수치에 대한 재확인이 필요함을 시사합니다.

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