# ADR: connectAI 프로젝트의 아스트라 대부분 답을 잘 줘. 근대 간혹 오타가 발생하거나 상황에 맞지 않는 단어를 간혹 사용해서 혼선을 줄때가 있...

## Status
accepted

## Context
connectAI 프로젝트의 아스트라 대부분 답을 잘 줘. 근대 간혹 오타가 발생하거나 상황에 맞지 않는 단어를 간혹 사용해서 혼선을 줄때가 있거든. 이 부분을 개선하려면 어떠한 부분을 개선하는게 좋을까?

## Decision
결론: 아스트라의 답변에서 발생하는 오타나 부적절한 단어 선택(Hallucination/Typo)을 개선하기 위해서는, 모델 자체의 성능에 의존하기보다 '출력 전 검증 로직(Post-processing)'과 '프롬프트 내 제약 조건(Constraint)의 정밀화'를 강화해야 합니다. 현재 아스트라는 지식(Second Brain)을 활용하는 능력은 뛰어나지만, 생성된 텍스트의 '품질 관리(QA)' 단계가 부족한 상태입니다. 이를 해결하기 위한 3가지 기술적 개선 방안을 제안합니다. 1. 출력 검증 레이어 도입 (Self-Correction Loop) 모델이 답변을 생성한 직후, 사용자에게 전달하기 전에 스스로 오류를 찾아내는 단계를 추가해야 합니다. - 강화 방안: `[Post-generation Check]` 단계를 시스템 프롬프트에 명시합니다. - "작성된 답변에 프로젝트의 핵심 용어(예: `connectai`, `p-rein동`)가 올바른 철자로 작성되었는지 확인하라." - "문...

## Reason
Captured automatically because the conversation contained decision-oriented language.

## Alternatives
Not captured yet.

## Consequences
- Future prompts should treat this as project context unless the user changes direction.
