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잘 만들었는데 왜 엉뚱한 답이 나오지?
Day 2: 청킹 & 임베딩
잘 만들었는데 왜 엉뚱한 답이 나오지?
RAG 기초 > Day 2: 청킹 & 임베딩
학습 목표
청킹 전략이 RAG 품질에 미치는 영향을 체감한다 잘못된 청킹의 실제 결과를 이해한다
잘 만들었는데 왜 엉뚱한 답이 나오지?
"RAG 시스템 시연 준비 끝났습니다."
김 대리가 자신 있게 말했다. 팀장 앞에서 제조 문서 Q&A 데모를 보여줄 차례다.
질문: "HP-500 유압 프레스의 최대 가압력은?"
기대한 답변: "500 ton (4,903 kN)"
실제 답변: "HP-500의 스트로크는 350mm이며,
급속하강 속도는 300 mm/s입니다."
팀장이 인상을 찌푸렸다. "이거 답이 아닌데?"
▲ 텍스트가 벡터 공간에서 의미적 거리로 표현되는 원리
왜 이런 일이 생겼을까?
원인은 청킹이었다.
김 대리는 매뉴얼 전체를 500자 단위로 잘랐다. 그런데 사양표가 이렇게 잘렸다:
[청크 A] (500자)
"...유압 프레스 HP-500 사양서
최대 가압력: 500 ton (4,903 kN)
스트로크: 35"
← 여기서 잘림!
[청크 B] (500자)
"0 mm
슬라이드 속도:
- 급속하강: 300 mm/s
- 가압: 10-50 mm/s..."
"스트로크: 350 mm"이 두 청크로 쪼개졌다. 벡터 검색에서 "최대 가압력"은 청크 A에만 있지만, 유사도 점수가 청크 B보다 낮아서 청크 B가 반환되었다.
청킹을 잘못하면 RAG는 쓸모없다.
이 문제를 해결하는 방법을 오늘 배운다.
AI로 학습하기 — 꿀팁
🧪청킹 실패가 현장 답변에 미치는 영향 분석AI 학습 팁
청킹 전략이 잘못되면 설비 고장 시 엉뚱한 매뉴얼 조항이 검색되는 실제 문제가 발생한다. 구체적 실패 사례로 원인을 파악한다.
PLC 제어 설비 트러블슈팅 매뉴얼을 500자 고정 크기 청킹으로 처리했더니 '에러 코드 E-047 해결방법'을 질문했을 때 엉뚱한 답변이 나왔다. 이 실패의 원인을 다음 관점에서 분석해줘: 1) 어떤 방식으로 컨텍스트가 잘려나갔는지 예시 청크 2개 직접 작성, 2) 검색 단계에서 왜 잘못된 청크가 상위에 올라왔는지, 3) 이 문서에 맞는 최적 청킹 전략과 그 이유, 4) 청킹 전략 변경 후 개선될 답변 예시. PLC 매뉴얼의 실제 구조(챕터, 에러코드 테이블, 절차 단계)를 반영해서 설명해줘.
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