RAG 시스템 실전 구축 (v39)

문서 청킹 전략과 Vector DB 최적화를 통한 고정밀 RAG 파이프라인 구축

matias yoon2026년 5월 25일6분intermediate

AI 요약

Context

LLM의 환각 현상을 억제하고 최신 데이터를 반영하기 위한 검색 기반 생성 구조의 필요성 증대. 단순 LLM 호출만으로는 도메인 특화 지식의 정확한 추출과 컨텍스트 윈도우 최적화에 한계 존재.

Technical Solution

Semantic 및 Recursive Chunking 전략을 통한 의미 단위의 데이터 분할로 검색 정밀도 향상
Sentence-Transformers 기반 임베딩 모델 비교 분석을 통한 벡터 차원과 처리 속도 최적화
데이터 규모와 확장성 요구사항에 따라 Chroma, Qdrant, pgvector, Milvus 중 최적의 Vector DB 선택
Retrieval-Augmented Generation 루프 설계를 통한 사용자 쿼리 기반의 동적 컨텍스트 주입 구조 구현
Cosine Similarity 기반의 벡터 검색을 통한 관련 문서 추출 및 LLM 프롬프트 결합 프로세스 자동화

실천 포인트

- 문서 특성에 따라 단순 길이 기반 청킹보다 Semantic Chunking 도입 검토 - 초기 프로토타이핑은 Chroma를 활용하되 대규모 확장 시 Milvus나 Qdrant로 마이그레이션 설계 - 임베딩 모델 선택 시 Dimension 크기와 추론 시간 간의 Trade-off 분석 수행

태그

#Embedding #RAG #Semantic Chunking #Vector Database #LLM

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