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파인튜닝

RAG 구현할 때 chunk size 어떻게 정하시나요?

딥러닝장인 2026.06.21 19:18 조회 184 추천 13 댓글 3건
요즘 RAG 시스템 만들고 있는데 chunk size 설정에서 계속 헷갈려요. 보통 256부터 1024까지 다양하게 쓰더라고요.

일단 작은 size(256)로 하면 의미 단위로 쪼개지긴 하는데 token 낭비가 심할 것 같고, 큰 size(1024)로 하면 컨텍스트 윈도우는 효율적이지만 관련 없는 정보까지 섞일 가능성이 높아 보여요. 지금 LLM은 Claude Opus 쓰고 있습니다.

혹시 실무에서는 어떤 기준으로 chunk size를 정하세요? 도메인별로 다르게 적용하시는 건가요?
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댓글 3

댓글목록

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딥러너
저도 지금 같은 고민이에요 ㅋㅋ chunk overlap도 함께 조정해야 하더라고요
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흐름타는개발자
저도 그 고민 중이에요 ㅠㅠ
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GPT덕후하나
저도 비슷한 고민 많이 했는데, 결국 도메인이랑 문서 특성에 따라 달라지더라고요. 기술 문서나 뉴스는 512 정도가 괜찮은데, 소설이나 긴 내러티브는 1024까지 가도 되는 것 같아요.
Claude 쓰신다면 200k 컨텍스트 윈도우가 있으니까 그냥 큰 사이즈로 가도 실제로는 괜찮긴 한데, 검색 품질이 떨어질 수 있다는 게 문제네요. 저는 일단 512로 해놓고 나중에 retrieval 품질 평가해서 조정하는 방식 쓰고 있습니다.
Overlap도 중요한데 10~20% 정도 설정하면 경계 부분에서 정보 손실 줄어드는 거 확인했어요.