# 유통업체, 인프라 개선으로 AI 환각률 15%→1.5% 낮춰

> 대형 유통업체는 모델을 바꾸는 대신 LLM 관련 기능을 공용 플랫폼으로 옮겨 AI의 오해를 부르는 답변을 줄였다.

Oossa · 2026-10-05 · https://oossa.com/ko/retail-ai-platform-cuts-hallucinations-from-15-to-1-5-with-infrastructure-change

유통업체의 재고 정확도 담당팀은 공용 LLM 플랫폼을 구축한 뒤 6개월 만에 환각률을 15%에서 1.5%로 낮췄다. 이 플랫폼은 자동 재시도 루프, 의도 검증 단계, 실행 중에도 업데이트할 수 있는 프롬프트 레지스트리를 제공한다. 또한 토큰 비용을 추적하고 리소스 서버에서 도구 사용 권한을 강제한다. 이러한 변경 사항은 Gemini와 GPT 같은 모델을 사용하는 멀티 에이전트 시스템에 적용됐다.

## 팩트

- 환각률이 6개월 만에 15%에서 1.5%로 낮아졌다.
- 이 플랫폼은 재고 감사와 보충 검토를 담당하는 수십 개 애플리케이션 팀에 서비스를 제공한다.

## 왜 중요한가

유통업체 운영팀은 환각률이 낮아지면 잘못된 재고 권고가 줄고, 이를 바로잡는 데 드는 수작업 비용도 절감할 수 있다.

## 출처 및 참고 자료

1. [Article: The Platform Engineering Playbook for Production LLMs](https://www.infoq.com/articles/platform-engineering-playbook-production-llms/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=AI%2C+ML+%26+Data+Engineering) – InfoQ, 2026-10-05

최종 업데이트: 2026-10-05