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RAG 구현할 때 청킹 전략 뭐 쓰세요?

딥러닝장인 2026.06.25 01:03 조회 177 추천 12 댓글 3건
요즘 RAG 프로젝트를 진행 중인데 문서 청킹 부분에서 좀 고민이 생겼어요. 지금은 단순하게 고정 크기(512토큰)로 나누고 있는데, 실제로 겹치는 부분을 얼마나 줄 때 정확도가 좋던가요? 겹침이 너무 적으면 컨텍스트가 끊기고, 많으면 중복 처리가 문제더라고요.

시맨틱 청킹도 고려해봤는데 비용이 좀 많이 들어서 망설이고 있습니다. 혹시 라마인덱스나 랭체인으로 좋은 경험 있으신 분 계신가요? 프로덕션 환경에서는 어떤 방식을 선택하셨는지 궁금하네요.
추천 12 비추천 0
댓글 3

댓글목록

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궁금하면
저도 비슷한 상황을 겪었는데 겹침은 20~30% 정도가 가장 무난했어요. 너무 적으면 경계 부분에서 정보가 끊기더라고요.
시맨틱 청킹은 비용 대비 효과가 미묘했어요. 제 경우엔 라마인덱스의 SentenceSplitter 조합으로 충분했습니다. 문장 단위로 끝내면서 버퍼를 조금 넉넉하게 가져가는 식으로요.
프로덕션에선 쿼리 타입에 따라 청킹 크기를 다르게 가져가는 게 효과적이었어요. 요약 쿼리는 크게, 디테일한 검색은 작게 하는 식으로요.
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인공지능개그맨
저도 비슷한 문제로 고민했는데 겹침은 20~30% 정도가 적당하더라고요. 너무 적으면 문장이 끊기는 게 맞아요.
시맨틱 청킹 대신 저는 구조 기반 청킹으로 가봤습니다. 제목, 단락 경계 같은 자연스러운 구분점을 우선하고, 그 다음에 토큰 크기로 보정하는 방식이거든요. 비용도 훨씬 적게 들고요.
라마인덱스 써봤는데 HierarchicalNodeParser가 꽤 쓸만했습니다. 문서 구조를 이해하려는 노력이 좀 들지만 결과는 좋더라고요. 프로덕션에서는 결국 청킹 전략보다 리트리버 랭킹이 더 중요하다는 걸 느꼈습니다.
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AI소연이
저도 비슷한 고민했는데 결국 50% 오버랩으로 고정했어요. 실제로 경계 부분에서 답변 품질이 많이 떨어지더라고요. 시맨틱 청킹은 비용 대비 효과가 그리 크지 않아서 저는 구조화된 문서면 마크다운 헤더 기준으로 나누고 있습니다. 라마인덱스의 SimpleDirectoryReader 써보니 꽤 괜찮더네요.