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Dev.toAI/ML
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RAG 시스템 실전 구축 (v38)
Semantic Chunking 및 Vector DB 최적화를 통한 고밀도 RAG 파이프라인 구축
AI 요약
Context
단순 텍스트 분할로 인한 문맥 손실과 검색 정확도 저하라는 기존 RAG 아키텍처의 한계 직면. 대규모 지식 베이스에서 효율적인 Retrieval을 수행하기 위한 데이터 전처리 및 임베딩 모델 최적화 필요성 증대.
Technical Solution
- Semantic Similarity 기반의 Semantic Chunking을 도입하여 문맥 유지 및 검색 정밀도 향상
- Recursive Chunking을 통한 계층적 분할과 Overlap 설정을 통한 텍스트 단절 문제 해결
- 임베딩 모델 벤치마크를 통해 추론 속도와 차원 수(Dimension) 사이의 Trade-off 분석 및 최적 모델 선정
- 서비스 규모 및 인프라 환경에 따른 Vector DB(Chroma, Qdrant, pgvector, Milvus) 선택 전략 수립
- Retrieval-Augmentation-Generation으로 이어지는 Core Loop의 모듈화 설계를 통한 파이프라인 유연성 확보
- Query Transformation 기법을 적용하여 사용자 질의의 의도를 확장하고 Retrieval 재현율 개선
실천 포인트
1. 단순 길이 기반 분할 대신 Semantic Chunking의 Similarity Threshold(
0.7) 검토
2. 인프라 제약에 따라 pgvector(SQL 통합) 또는 Milvus(분산 확장) 중 DB 선택
3. 모델 선정 시 Dimensions와 Size(MB)가 추론 Latency에 미치는 영향 분석