Sliding Window 기반 Chunking으로 1,000페이지 문서 번역 구현

How We Translate 300-Page Books Using Claude Without Hitting Token Limits

龚旭东2026년 7월 1일8분intermediate

AI 요약

Context

Claude 3 Opus의 200K Token Window 제한으로 인한 300페이지 이상의 대규모 문서 처리 불가 상황. 단순 분할 시 문맥 단절과 서사 붕괴가 발생하는 Context Window 한계 직면.

Paragraph 기반 Sliding Window 알고리즘 도입을 통한 문맥 유지 구조 설계
Max 180,000 Tokens 설정 및 20K Safety Margin 확보를 통한 Token Overflow 방지
이전 Chunk의 마지막 5개 Paragraph를 중첩시키는 Overlap 전략으로 경계 지점의 연속성 확보
tiktoken을 활용한 정밀한 Token Counting 및 RecursiveCharacterTextSplitter 기반의 Fallback 로직 구현
FastAPI Background Task와 tenacity 라이브러리를 결합한 Rate Limit 대응 및 Retry 메커니즘 구축
번역 후 중첩 구간을 제거하는 Stitching 프로세스로 최종 문서 재구성

실천 포인트

1. LLM Tokenizer와 라이브러리 간의 오차(약 5%)를 고려한 Safety Margin 설정 여부 확인

2. API Rate Limit 대응을 위한 Exponential Backoff 및 Concurrency Semaphore 적용 검토

3. 단순 텍스트 외 표, 리스트 등 구조적 데이터 보존을 위한 Markdown-aware Splitter 도입 고려

4. 입력 데이터의 언어별 확장 비율(영-스페인어 기준 15~20%)을 계산한 Token Budget 설계

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