RAG 튜토리얼이 간과하는 핵심 문제: 청킹과 하이브리드 검색

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핵심 요약

RAG 튜토리얼은 벡터 DB에만 집중하지만, 실제 구현 실패는 부적절한 청킹 전략과 정확한 식별자 검색을 놓치는 하이브리드 검색 부재에서 발생함.

작성자는 대부분의 RAG 튜토리얼이 벡터 DB와 임베딩에만 치중하고 정작 중요한 청킹 전략과 검색 정확도 문제를 다루지 않는 점을 지적하며, 실무에서 겪은 문제 해결 경험을 공유했다.

RAG 시스템의 성능은 벡터 DB 선택보다 데이터 청킹 전략과 검색 파이프라인의 정교함에 좌우됨. 하이브리드 검색과 같은 기술적 보완책을 도입하고, 데이터 변경을 실시간으로 반영하는 파이프라인을 설계하는 것이 실무적 핵심임.

대체로 긍정적이며, 많은 사용자가 유사한 경험을 공유했습니다.

01중립다수

RAG 튜토리얼은 이론적 기초만 다룰 뿐 실무적인 파이프라인 문제 해결에는 부족함.

고정 크기 청킹은 문장 경계를 무시하고 문맥을 파편화하여 모델이 불완전한 정보를 바탕으로 잘못된 답변을 생성하게 함. 슬라이딩 윈도우와 오버랩 방식을 사용하면 문맥 손실을 방지하고 검색 정확도를 높일 수 있음. 이는 실무에서 가장 흔히 사용하는 안정적인 청킹 전략임.

파이프라인이 정상 작동한다고 가정하지 말고, 실패한 쿼리에 대해 실제로 어떤 청크가 검색되는지 직접 확인해야 함. 대부분의 경우 주제는 맞지만 정답을 포함한 문장이 누락된 경우가 많음. 검색 결과를 직접 검토하는 과정이 파이프라인 디버깅의 핵심임.

벡터 검색은 의미론적 유사도에 의존하므로 모델 번호나 제품 코드 같은 정확한 식별자를 찾는 데 취약함. BM25를 결합한 하이브리드 검색을 도입하면 키워드 기반의 정확한 일치 검색이 가능해짐. 이는 튜토리얼에서 자주 간과되지만 실무에서 필수적인 요소임.

문서 업데이트 시 인덱스를 재갱신하지 않으면 모델이 구식 정보를 바탕으로 잘못된 답변을 생성함. 현재는 스케줄 기반 재인덱싱을 사용 중이나, 더 안정적인 파이프라인 구축이 필요함. 데이터 변경을 실시간으로 반영하는 파이프라인 설계가 RAG 시스템의 안정성을 결정함.

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