Chunker: 문서를 탐색 가능한 지식 트리로 변환하는 도구

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핵심 요약

Chunker는 긴 문서를 처리할 때 발생하는 컨텍스트 윈도우 제한과 정보 파편화 문제를 해결하기 위해 설계된 도구입니다. 이 도구는 LLM을 활용해 문서를 의미 단위로 분할하고, 각 청크를 독립적으로 이해할 수 있도록 재작성한 뒤 계층적 요약 구조를 구축합니다. 생성된 결과물은 링크로 연결된 마크다운 파일이나 JSON 트리 형태로 제공되어, AI 모델이 필요한 정보만 단계적으로 탐색할 수 있게 합니다. 기존의 고정 크기 청킹 방식과 달리 문서의 구조를 보존하며, RAG 시스템의 검색 정확도와 효율성을 크게 향상시킵니다.

대상 독자

RAG 시스템을 구축하거나 긴 문서를 다루는 LLM 애플리케이션 개발자

의미 / 영향

이 도구는 RAG 파이프라인에서 정보 검색의 정확도를 높이고 토큰 비용을 절감하는 새로운 접근 방식을 제시합니다. 특히 계층적 구조를 통한 단계적 정보 탐색은 복잡한 문서 기반의 AI 에이전트 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

섹션별 상세

기존의 전체 컨텍스트 로딩은 토큰 낭비와 컨텍스트 윈도우 제한을 유발하며, 고정 크기 청킹은 문맥이 끊긴 파편을 생성하는 문제가 있습니다.

Chunker는 LLM을 사용하여 문장의 의미가 완결되는 지점을 찾아 분할하고, 각 청크를 독립적인 문맥으로 재작성하여 정보의 자립성을 보장합니다.

분할된 청크는 상향식(Bottom-Up) 방식으로 클러스터링되어 상위 요약 블록을 형성하며, 이 과정이 반복되어 최종적으로 루트 노드부터 리프 노드까지 연결된 계층적 트리가 완성됩니다.

LLM 호출 시 이전 청크의 문맥과 상위 요약 정보를 우선순위에 따라 주입하여, 전체 문서의 일관성을 유지하면서도 토큰 예산을 효율적으로 관리합니다.

출력물은 위키 링크로 연결된 마크다운 파일 구조를 가지며, AI 모델이 질문에 필요한 정보가 있는 경로를 따라 단계적으로 탐색(Progressive Disclosure)할 수 있도록 지원합니다.

실무 Takeaway

긴 문서를 RAG에 활용할 때 고정 크기 청킹 대신 의미 기반의 계층적 구조를 도입하면 검색 효율과 모델의 이해도를 높일 수 있습니다.
각 청크를 독립적으로 이해할 수 있도록 대명사를 명사로 치환하고 문맥을 보완하는 'Self-sufficient rewrite' 과정은 검색된 정보의 품질을 결정짓는 핵심 단계입니다.
계층적 요약 구조를 통해 AI 모델이 전체 문서를 로드하지 않고도 필요한 정보에만 접근하게 함으로써 토큰 비용과 지연 시간을 최적화할 수 있습니다.

언급된 리소스

GitHubChunker GitHub Repository