RAG 시스템을 위한 문서 전처리 가이드: AI가 이해하기 쉬운 형태로 만들기

이 글은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축 시 핵심적인 단계인 문서 전처리의 중요성을 강조합니다. RAG는 LLM이 자체 데이터를 활용하여 더 정확하고 최신 정보를 제공하도록 돕는 기술로, 데이터 수집, 임베딩 변환, 벡터 데이터베이스 저장 및 검색 과정을 거칩니다.

특히 검색 실패의 주요 원인이 문서 분할 및 정제 기준의 오류임을 지적하며, 의미 단위로 문서를 분할하고 적절한 중복(overlap)을 유지하는 것이 검색 성능 향상에 필수적임을 설명합니다. 이를 통해 AI가 이해하기 쉬운 형태로 문서를 가공하여 RAG 시스템의 효율성을 높이는 방법을 제시합니다.