131K Context Window 기반 Chunking-free 구조의 고밀도 JSON 요약 파이프라인 설계

LLM for Text Summarization: Best Practices and Optimization Techniques

shashank ms2026년 6월 17일6분intermediate

AI 요약

Context

긴 문서 처리 시 발생하는 Token 비용 증가와 Chunking 로직의 복잡성이 주요 병목 지점으로 작용. 기존의 분할 요약 방식은 문맥 단절을 유발하며 구현 복잡도를 높이는 한계 존재.

Technical Solution

Llama 3.3 70B 모델을 활용한 System Prompt 강제화로 정형화된 JSON Schema 추출 구조 설계
131K Context Window를 지원하는 Kimi K2.6 모델 채택을 통한 Chunking-free 단일 요청 아키텍처 구현
Flat per-request Pricing 모델 적용으로 입력 길이에 관계없는 비용 예측 가능성 확보
Qwen 3 32B 기반의 2-Pass Refinement Chain을 구축하여 기술 전문 용어의 일반인 대상 재작성 공정 분리
Temperature 0.2~0.3 설정을 통한 생성 결과의 Deterministic 특성 강화 및 Hallucination 최소화

Impact

131K Context Window 지원으로 대용량 문서의 단일 요청 처리 가능
200M 달러 규모의 자사주 매입 및 855M~875M 달러의 예상 매출 등 정밀한 수치 데이터 추출 성공

실천 포인트

- 정형 데이터 추출을 위해 모델별 Instruction Following 성능을 비교하여 최적 모델(Llama

3.3 등) 선정 - 긴 문서 처리 시 Chunking-free가 가능한 Large-context 모델 우선 검토하여 파이프라인 단순화 - 전문 용어 정제와 핵심 요약의 역할을 분리하는 Multi-stage LLM Chain 설계 적용 - API 응답의 안정성을 위해 Markdown Fence 제거 로직 및 JSON Parsing 예외 처리 구현

태그

#Context Window #Multi-stage Chain #JSON Schema #LLM Pipeline #Structured Extraction

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