CoT 노출 없이 추론 강화 - SCR·RAG 결합

서버나 제품 환경에서 LLM 추론력을 끌어올릴 때 가장 흔한 딜레마는 이겁니다.

• 추론을 강하게 만들려면 중간 사고 과정을 길게 쓰게 되는데, 그게 그대로 노출되면 보안·프롬프트 유출·규정 준수 리스크가 생깁니다.
• 반대로 중간 사고를 숨기거나 짧게 만들면 정답률이 떨어지거나, 근거가 빈약해져 운영 이슈가 늘어납니다.

이 글은 CoT(Chain-of-Thought)를 사용자 응답에 노출하지 않는 것을 전제로, SCR(Self-Consistency Reasoning)와 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 결합해 정확도, 일관성, 근거성, 운영 안정성을 동시에 확보하는 방법을 다룹니다.

이미 CoT 비노출 프롬프트 테크닉이 궁금하다면 먼저 아래 글을 읽고 오면 연결이 쉽습니다.

• Chain-of-Thought 없이 추론력 올리는 5가지 프롬프트

왜 CoT를 숨겨야 하나

CoT를 그대로 노출하면 다음 문제가 실제로 자주 터집니다.

1. 프롬프트 인젝션 표면 증가: 내부 규칙, 시스템 프롬프트, 툴 호출 힌트가 사고 과정에 섞여 나갈 수 있습니다.
2. 개인정보·민감정보 재노출: RAG로 가져온 문서 일부가 사고 과정에 길게 복사되며 유출 위험이 커집니다.
3. 규정 준수: 일부 산업은 “결정 근거”는 필요하지만 “모델의 내부 추론 텍스트”를 그대로 저장·노출하는 것을 꺼립니다.
4. UX 비용: 긴 사고 과정은 사용자에게 피로감을 주고, 핵심 답을 가립니다.

핵심은 이겁니다.

• 추론은 내부적으로 풍부하게 하되
• 사용자에게는 최종 답과 검증 가능한 근거만 간결히 제공

SCR와 RAG를 결합하면 좋은 이유

RAG의 강점과 한계

RAG는 최신성·사내 지식·근거 제시에는 강합니다. 하지만 다음이 약점입니다.

• 검색 결과가 애매하면 모델이 그럴듯하게 메우는 hallucination이 발생
• 문서가 여러 개일 때 충돌 해결이 약함
• 검색 쿼가 한 번 잘못되면 이후가 전부 틀어지는 query drift가 생김

SCR(Self-Consistency Reasoning)의 강점과 한계

SCR은 같은 문제를 여러 번 풀게 한 뒤, 다수결 또는 합의 규칙으로 답을 고르는 방식입니다.

• 장점: 우연히 맞춘 한 번을 줄이고, 일관성을 높임
• 단점: 비용이 늘고, 근거가 빈약하면 다수결로 틀린 답을 고를 수도 있음

결합 시 시너지

• RAG로 근거 공간을 제한하면 SCR이 “같은 근거에서 여러 번 검증”하게 됩니다.
• SCR로 검색 결과의 불확실성을 완화하고, 충돌 문서가 있을 때도 더 안정적으로 결론을 냅니다.

즉, RAG가 정보의 바닥을 만들고 SCR이 추론의 천장을 올립니다.

전체 아키텍처: 비노출 추론 파이프라인

권장 파이프라인은 아래와 같습니다.

1. 입력 정규화 및 안전 필터링
2. RAG 1차 검색
3. 컨텍스트 압축 및 인용 단위 정리
4. SCR 샘플링 k회 생성
5. 합의(컨센서스) 선택 및 자기검증
6. 최종 답변 생성 CoT 비노출
7. 인용 및 감사 로그 저장(필요 시)

여기서 중요한 설계 포인트는 “추론 텍스트를 저장하지 않는다”가 아니라,

• 저장하더라도 사용자에게는 노출하지 않으며
• 운영 로그에는 최소한만 남기고
• 근거는 문서 인용 중심으로 남긴다

입니다.

프롬프트 설계: CoT 없이도 강하게

다음 패턴을 추천합니다.

• 모델에게는 내부적으로 충분히 생각하게 하되, 출력 형식에서 reasoning 필드를 금지
• 출력은 answer, citations, assumptions, uncertainty 정도로 제한

예시 시스템 프롬프트입니다.

You are a helpful assistant.
Do not reveal chain-of-thought or internal reasoning.
Provide only:
- Final answer
- Citations (doc_id, section)
- Key assumptions (short)
- Uncertainty (short)
If you need reasoning, do it silently.

이 방식은 “생각하지 마라”가 아니라 “생각은 하되 밖으로 쓰지 마라”에 가깝습니다.

RAG 설계: SCR에 맞는 검색 컨텍스트 만들기

SCR을 붙이면 생성 횟수가 늘어납니다. 따라서 RAG는 더더욱 아래를 챙겨야 합니다.

1) 컨텍스트를 인용 단위로 쪼개기

문서를 통째로 넣으면 샘플마다 참조 지점이 달라져 합의가 어려워집니다.

• chunk에 doc_id, section, offset 같은 메타데이터 부여
• 인용은 chunk 단위를 기준으로 강제

2) 컨텍스트 압축

긴 컨텍스트는 비용을 키우고, 샘플 간 편차도 키웁니다.

• 요약은 모델에 맡기되, 요약 결과에도 출처를 붙입니다.
• 또는 키워드 기반으로 “필요한 문장만 추출”합니다.

3) 다중 쿼리 전략

한 번의 쿼리로 실패하는 경우가 많습니다.

• 원 질문에서 핵심 엔티티, 제약 조건, 평가 기준을 분해한 뒤
• 2~4개의 쿼리를 만들어 병렬 검색

SCR 설계: 합의 규칙이 성능을 좌우한다

SCR은 단순히 k번 생성해서 다수결하면 끝이 아닙니다. “무엇을 기준으로 합의할지”가 핵심입니다.

1) 샘플링 파라미터

• temperature는 너무 낮으면 샘플 다양성이 줄어 SCR 효과가 약해집니다.
• 너무 높으면 근거에서 벗어난 답이 늘어납니다.

실무적으로는 temperature를 중간값으로 두고, k를 3~7 정도에서 시작해 A/B로 맞춥니다.

2) 합의 기준을 구조화하기

자유 텍스트 다수결은 위험합니다. 대신 답을 구조화해서 비교 가능하게 만듭니다.

예를 들어 “정책 적용 여부”를 묻는 질문이면 결과를 이렇게 강제합니다.

{
  "decision": "allow | deny | unknown",
  "conditions": ["..."],
  "citations": [{"doc_id": "...", "section": "..."}]
}

그 다음 합의는 다음 규칙으로 합니다.

• decision이 같은 샘플끼리 묶고 최빈값 선택
• 동률이면 citations가 더 강한(더 많이, 더 직접적인) 쪽 우선
• 그래도 동률이면 unknown으로 보수적 처리

3) 충돌 문서 처리

RAG에서 서로 충돌하는 문서를 가져오면 SCR은 오히려 “갈라지는 답”을 만들 수 있습니다.

이때는 합의 단계에서 “충돌 감지”를 먼저 합니다.

• 동일 질문에 대해 상반된 decision이 2개 이상이면
• 최종 답을 단정하지 않고 불확실성과 추가 확인 질문을 출력

구현 예시: TypeScript로 SCR·RAG 파이프라인

아래 코드는 개념 구현입니다. 실제로는 벡터DB, 리랭커, 모델 SDK에 맞게 교체하면 됩니다.

type Chunk = {
  docId: string;
  section: string;
  text: string;
};

type Sample = {
  decision: "allow" | "deny" | "unknown";
  conditions: string[];
  citations: { docId: string; section: string }[];
};

async function retrieve(query: string): Promise<Chunk[]> {
  // 1) 벡터 검색 + 키워드 검색 하이브리드
  // 2) 리랭킹
  return [];
}

function buildContext(chunks: Chunk[]): string {
  // 인용 단위를 명확히 하기 위해 doc/section 헤더를 붙여준다.
  return chunks
    .map(
      (c) =>
        `DOC: ${c.docId}\nSECTION: ${c.section}\nCONTENT: ${c.text}`
    )
    .join("\n\n");
}

async function generateSample(input: {
  question: string;
  context: string;
}): Promise<Sample> {
  // 모델 호출. 출력은 JSON만 허용.
  // CoT는 출력하지 말라고 명시.
  return {
    decision: "unknown",
    conditions: [],
    citations: [],
  };
}

function scoreSample(s: Sample): number {
  // 단순 예시: unknown 패널티, 인용 수 가산
  const base = s.decision === "unknown" ? -10 : 0;
  return base + s.citations.length;
}

function consensus(samples: Sample[]): Sample {
  const groups = new Map<string, Sample[]>();
  for (const s of samples) {
    const key = s.decision;
    groups.set(key, [...(groups.get(key) ?? []), s]);
  }

  // 최빈 decision 선택
  const sorted = [...groups.entries()].sort((a, b) => b[1].length - a[1].length);
  const top = sorted[0]?.[1] ?? [];

  // 동률 가능성 대비: 점수로 타이브레이크
  return top.sort((a, b) => scoreSample(b) - scoreSample(a))[0] ?? samples[0];
}

export async function answer(question: string) {
  const chunks = await retrieve(question);
  const context = buildContext(chunks);

  const k = 5;
  const samples: Sample[] = [];
  for (let i = 0; i < k; i++) {
    samples.push(await generateSample({ question, context }));
  }

  const best = consensus(samples);

  // 최종 응답은 간결하게. reasoning은 절대 포함하지 않는다.
  return {
    answer: best.decision,
    conditions: best.conditions,
    citations: best.citations,
    uncertainty: best.decision === "unknown" ? "Insufficient evidence in retrieved docs" : "",
  };
}

포인트는 2가지입니다.

• 샘플 생성 단계에서 출력 스키마를 강제해 “비교 가능한 결과”를 만든다.
• 최종 응답은 best만 사용하고, 샘플들의 중간 텍스트는 사용자에게 주지 않는다.

운영 관점 체크리스트: 비용·지연·안정성

SCR은 비용을 늘립니다. 그래서 운영에서는 아래를 반드시 같이 잡아야 합니다.

1) 동적 k 조절

질문 난이도에 따라 k를 고정하지 말고 조절합니다.

• 검색 근거가 충분하고 일관되면 k=3
• 충돌이 감지되면 k=7 또는 unknown 처리

2) 캐시 전략

• RAG 검색 결과 캐시: query 정규화 후 캐시
• 합의 결과 캐시: 정책 문서 버전이 같을 때만 재사용

3) 스트리밍과 리소스 누수

SCR은 병렬 호출을 유도하고, 스트리밍을 섞으면 토큰 중복이나 메모리 누수가 생기기 쉽습니다. LangChain 기반이라면 아래 글의 패턴이 그대로 도움이 됩니다.

• LangChain 스트리밍 중복토큰·메모리누수 9분 해결

4) 감사 로그 설계

“왜 이런 답을 냈는지”를 남기고 싶다면, CoT 대신 다음을 저장하세요.

• 사용한 doc_id, section
• 최종 구조화 결과(JSON)
• 충돌 여부, 불확실성 플래그
• 모델/프롬프트 버전, 검색 인덱스 버전

이렇게 하면 재현성과 컴플라이언스를 함께 챙기면서도, 내부 추론 텍스트 유출을 줄일 수 있습니다.

고급 패턴: SCR을 RAG 쿼리 단계에까지 확장

한 단계 더 나가면 “답변 생성”뿐 아니라 “검색 쿼리 생성”에도 SCR을 적용할 수 있습니다.

• 쿼리 후보를 3개 만든 뒤
• 각 쿼리로 검색한 결과를 비교하고
• 가장 근거가 풍부한 컨텍스트를 선택

이 패턴은 질문이 모호하거나, 도메인 용어가 많을수록 효과가 큽니다.

실패 모드와 대응

1) 다수결로 틀린 답이 굳어지는 경우

• 원인: RAG 근거가 편향되었거나, 중요한 문서가 누락됨
• 대응: 하이브리드 검색, 리랭커 강화, unknown 우선 정책

2) 문서 충돌로 결론이 계속 갈리는 경우

• 원인: 정책 버전 혼재, 문서 갱신 지연
• 대응: 문서에 effective_date, version 메타데이터를 넣고 최신 우선

3) 지연 시간이 과도한 경우

• 원인: k 고정, 컨텍스트 과대, 병렬 호출 제한
• 대응: 동적 k, 컨텍스트 압축, 배치 호출, 캐시

정리

CoT 비노출은 단순한 출력 제약이 아니라 제품 품질과 보안을 동시에 잡는 설계 선택입니다. 여기에

• RAG로 근거를 좁히고
• SCR로 답의 일관성과 견고함을 올리며
• 최종 출력은 구조화된 결론과 인용만 제공

하면, “추론은 강하지만 내부 사고는 드러나지 않는” 실무형 LLM 시스템을 만들 수 있습니다.

다음 단계로는 unknown을 적극적으로 쓰는 정책, 충돌 감지 규칙, 그리고 쿼리 생성 단계까지 포함한 멀티스테이지 SCR을 A/B 테스트로 다듬어 보세요.