검색증강생성(RAG)은 답변의 사실 근거뿐 아니라 검색 자료의 관점도 옮길 수 있다. 연구팀은 코로나19 치료 기사 1,117건에 어휘 다차원 분석을 적용해 세 가지 이념 담론을 가려내고, 이 자료를 외부 지식원으로 쓴 답변이 참조 담론에 얼마나 가까워지는지 살폈다.
네 대규모 언어모델은 LLM 단독과 RAG, 일반 프롬프트와 이념 메타데이터를 넣은 강화 프롬프트의 네 구성에서 비교됐다. 답변은 의미 유사도와 어휘 유사도, 두 지표를 결합한 코사인 유사도로 평가됐다. 생성 온도는 0.1·0.3·0.5·0.7·0.9의 다섯 단계였다.
가장 뚜렷한 패턴은 참조 담론과의 정렬이 중간 온도에서 높고 낮은 온도에서 약해졌다는 점이다. 그러나 온도의 효과는 독립적이지 않았다. LLM 단독 답변은 변화 폭이 더 컸고, 검색 근거가 있는 RAG 답변은 생성 범위가 제한돼 상대적으로 안정적이었다.
| 구성 | 생성 조건 | 프롬프트 조건 |
|---|---|---|
| 1 | LLM | 일반·LMDA 메타데이터 없음 |
| 2 | LLM | 강화·LMDA 메타데이터 있음 |
| 3 | RAG | 일반·LMDA 메타데이터 없음 |
| 4 | RAG | 강화·LMDA 메타데이터 있음 |
실험 구성을 나란히 놓으면 검색 문서와 메타데이터 지시가 서로 다른 개입이라는 점이 분명해진다. 연구진은 이 네 조건 외에 목표 담론을 재현하지 말라는 부정 프롬프트도 별도로 시험했다.
결정론적 디코딩을 고르는 것만으로 담론 편향이 사라진다고 볼 수 없는 이유다. 무엇을 검색 대상으로 넣었는지, 담론 정보를 프롬프트에 명시했는지, 샘플링을 얼마나 허용했는지를 함께 감사해야 한다.
자료는 2020~2022년 코로나19 치료 담론에 한정됐고 이념 정렬은 자동 유사도 지표로 판정됐다. 사람 평가나 비의료 논쟁 주제의 재현은 아직 없다. arXiv:2607.11783은 2026년 7월 공개된 동료검토 전 원고이므로, 관찰된 패턴을 다른 RAG 서비스의 보편 법칙으로 확대하기에는 이르다.
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