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문서 형태별 RAG 실패 패턴 분석을 통한 데이터 구조 맞춤형 설계 전략
RAG in Practice — Part 5: Build a RAG System in Practice
AI 요약
Context
단순 Recursive Chunking과 Vector Retrieval 기반의 Naive RAG 파이프라인 구축. 문서의 형태(Shape)가 다양할 때 발생하는 파싱 및 검색 단계의 구조적 결함 분석 필요성 증대.
Technical Solution
- Short Policy 문서의 경우 자연스러운 구조 덕분에 낮은 Chunking 강도로도 높은 Retrieval 성능 유지
- Procedural 문서의 절차적 특성으로 인한 Chunk Boundary 단절 및 문맥 손실 문제 확인
- Versioned Updates의 유사한 시맨틱 구조로 인한 검색 시 데이터 혼선 및 중복 문서 간 간섭 발생
- Structured HTML의 표 형식 데이터가 텍스트 기반 파싱 과정에서 구조적 정보가 소실되는 현상 식별
- 파이프라인 가시성 확보를 위해 의도적으로 최적화를 배제한 Baseline 설계를 통한 Failure Mode 분석
실천 포인트
- 분석 대상 문서의 형태(표, 리스트, 정책, 로그 등)를 분류하여 각 유형별 Failure Mode 정의 - 단순 Recursive Chunking 대신 문서 구조를 보존하는 Structure-aware Parsing 도입 검토 - 유사도가 높은 버전 관리 문서의 경우 Metadata Filtering 또는 Hybrid Retrieval 적용 고려 - LLM의 Fluent한 답변이 검색 단계의 오류를 은폐할 수 있으므로 Retrieval 결과의 정밀 검증 프로세스 구축