RAG 성능을 결정짓는 핵심 요소: 멀티 윈도우 청킹 기법 | AI Trends

AI21 LabsAI/ML조회 6회

RAG 성능을 결정짓는 핵심 요소: 멀티 윈도우 청킹 기법

RAG 시스템에서 단일 청크 크기의 한계를 극복하기 위해 데이터를 여러 크기로 중복 인덱싱하고 RRF로 결합하여 검색 성능을 혁신적으로 개선하는 멀티 윈도우 청킹 기법을 다룹니다.

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핵심 요약

단일 청크 크기는 문맥 유지와 세부 정보 보존 사이에서 트레이드오프가 발생하므로, 데이터를 여러 크기로 중복 인덱싱하고 RRF로 통합하는 방식이 검색 성능 향상에 효과적이다.

배경

RAG 시스템 구축 시 가장 기본적이면서도 간과하기 쉬운 청킹 전략이 검색 품질에 미치는 영향과 이를 해결하기 위한 새로운 접근법을 논의합니다.

대상 독자

RAG 시스템을 구축하거나 검색 정확도 개선을 고민하는 AI 엔지니어 및 데이터 사이언티스트

의미 / 영향

멀티 윈도우 청킹 기법은 복잡한 쿼리 재구성이나 고비용의 에이전트 로직 없이도 RAG의 근본적인 검색 품질을 개선할 수 있는 실질적인 대안이다. 특히 금융이나 법률처럼 세부 정보와 전체 문맥이 모두 중요한 도메인에서 검색 누락 문제를 해결하는 표준 아키텍처로 자리 잡을 가능성이 높다. 이는 향후 임베딩 모델의 효율성과 결합하여 더 낮은 비용으로 고성능 RAG를 구현하는 방향으로 발전할 것이다.

챕터별 상세

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청킹의 중요성과 현재의 한계

RAG 시스템에서 청킹은 검색 성공 여부를 결정짓는 핵심 요소임에도 불구하고 업계에서 가장 덜 논의되는 주제 중 하나이다. 현재 대부분의 시스템은 OpenAI나 Google이 기본으로 사용하는 500토큰 내외의 고정된 슬라이딩 윈도우 방식을 채택하고 있다. 하지만 이러한 방식은 질문의 성격에 따라 필요한 문맥의 양이 다르다는 점을 간과하며, 특정 크기에 고정될 경우 검색 성능에 명확한 한계가 존재한다.

청킹은 긴 텍스트를 모델이 처리할 수 있는 작은 단위로 나누는 과정이며, RAG에서는 이 단위가 검색의 최소 단위가 된다.

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기존 청킹 기법의 문제점과 트레이드오프

고정된 윈도우 크기는 문맥(Context)과 세부 사항(Detail) 사이의 트레이드오프를 발생시킨다. 청크가 너무 크면 세부적인 정보가 희석되어 특정 질문에 대한 답변을 찾기 어렵고, 너무 작으면 문맥 정보가 소실되어 전체적인 의미 파악이 불가능해진다. 이를 해결하기 위해 문장이나 섹션 단위로 나누는 휴리스틱이나 계층적 구조를 만드는 Raptor, Anthropic의 Contextual Retrieval 등이 제안되었으나 여전히 데이터에 최적화된 단일 크기를 찾는 문제에서 자유롭지 못하다.

Contextual Retrieval은 각 청크에 전체 문서의 맥락 정보를 추가하여 소형 청크의 정보 손실을 보완하는 기법이다.

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멀티 윈도우 청킹 아키텍처 제안

AI21 Labs는 동일한 말뭉치를 서로 다른 여러 윈도우 크기로 중복 인덱싱하는 멀티 윈도우 청킹 방식을 적용했다. 예를 들어 100토큰, 500토큰, 1000토큰 등 다양한 크기로 데이터를 각각 인덱싱하여 질문의 의도에 가장 적합한 크기의 청크가 검색될 수 있도록 설계했다. 이는 오프라인 인덱싱 단계에서 시간과 저장 공간을 더 투자하는 대신 온라인 검색 단계에서의 정확도를 극대화하는 전략이다.

이 방식은 전형적인 시간-메모리 트레이드오프 사례로, 인덱싱 비용을 늘려 검색 품질을 확보한다.

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RRF를 활용한 검색 결과 통합 및 성능

각기 다른 크기의 인덱스에서 추출된 Top-K 결과들은 Reciprocal Rank Fusion(RRF) 알고리즘을 통해 하나의 순위로 통합된다. 각 청크는 부모 문서에 대한 투표권을 행사하는 방식으로 작동하며, 이를 통해 질문이 요구하는 정보의 밀도에 상관없이 최적의 문서를 찾아낸다. 실험 결과 MTEB, BEIR, FinanceBench 등 다양한 벤치마크에서 단일 윈도우 방식 대비 유의미한 성능 향상을 기록했다.

RRF는 여러 검색 알고리즘의 결과를 순위 기반으로 결합하여 점수 체계가 다른 검색 엔진 간의 결과를 공정하게 통합한다.

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에이전트와 검색의 관계 및 향후 과제

고성능 AI 에이전트가 등장하더라도 데이터가 잘못된 방식으로 인덱싱되어 있다면 검색의 한계를 극복할 수 없다. 질문을 재구성(Query Rewriting)하거나 다양한 접근 방식을 시도해도 원본 데이터에서 필요한 정보가 청킹 과정에서 유실되었다면 답변 생성이 불가능하기 때문이다. 향후에는 문서 길이를 고려한 정교한 퓨전 로직 개발과 인덱싱 비용 최적화를 위한 임베딩 모델 차원 축소 연구가 진행될 예정이다.

Query Rewriting은 사용자의 질문을 검색에 더 적합한 형태로 변환하는 기법이다.

실무 Takeaway

RAG 성능 최적화를 위해 단일 청크 크기에 의존하기보다 데이터의 특성과 예상 질문의 범위를 고려한 멀티 사이즈 인덱싱 전략을 검토해야 한다.
검색 결과 통합 시 RRF를 적용하면 서로 다른 스케일의 검색 점수를 효과적으로 정규화하여 가장 관련성 높은 정보를 상단에 배치할 수 있다.
인덱싱 단계에서의 추가 비용 지출이 실제 서비스 운영 시 검색 정확도 향상을 통한 사용자 경험 개선으로 이어지는지 비용 대비 효과를 분석해야 한다.

언급된 리소스

문서Multi-window Chunking Blog Post

문서MTEB Benchmark

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 03. 18.수집 2026. 03. 18.출처 타입 YOUTUBE

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