Career Hacker Alex
Semantic

Answer only on top of cited sources and hallucination disappears — instead of a plausible lie, you get an answer that quotes verified material.

출처가 달린 자료 위에서만 답하면 환각이 사라집니다 — 그럴듯한 거짓말 대신, 검증된 소스를 인용한 답이 나옵니다.

ai-toolingmemory-systemscontext-beats-prompt
Answer only on top of cited sources and hallucination disappears — instead of a plausible lie, you get an answer that quotes verified material. The big weakness of an LLM is hallucination — when it isn't sure, it tells a plausible lie. The fix is to stop letting the model free-write: make it answer only from sources you've supplied, and cite a source on every line, and the hallucination nearly vanishes. It's why Perplexity took off and why NotebookLM became a research tool — both build answers by quoting grounded material. Finding and validating the right information now matters more than working the model itself.
Also in Korean
출처가 달린 자료 위에서만 답하면 환각이 사라집니다 — 그럴듯한 거짓말 대신, 검증된 소스를 인용한 답이 나옵니다. LLM의 큰 약점은 환각입니다 — 정보가 확실하지 않을 때 그럴듯한 거짓말을 합니다. 해법은 모델에게 자유 작문을 시키지 않는 것입니다. 내가 올린 소스 안에서만 답하게 하고, 문장마다 출처를 인용하게 하면 환각이 거의 사라집니다. Perplexity가 뜬 이유도, NotebookLM이 리서치 도구로 자리 잡은 이유도 같습니다 — 둘 다 근거 자료를 인용해 답을 만듭니다. 정보를 잘 찾고 검증하는 일이, 이제 모델 자체를 쓰는 일보다 중요해졌습니다.

Sources