사내 LLM 기반 RAG 시스템을 구축한다면, 데이터 전처리부터 검색 품질 확보까지 어떤 단계와 고려사항이 필요할지 말씀해주세요.

사내 LLM RAG 시스템 구축을 설계한다면, 데이터 전처리부터 검색 품질까지 5단계로 나눠 접근하겠습니다. 먼저 데이터 전처리 단계에서 문서를 청크 단위로 분할하고 메타데이터를 정의합니다. 청크 크기는 검색 정밀도와 컨텍스트 양의 트레이드오프를 고려해 설정합니다. 임베딩 단계에서는 도메인 특화 임베딩 모델을 사용하는 것이 범용 모델보다 검색 품질이 높습니다. 검색 단계에서는 벡터 유사도 검색과 키워드 검색을 결합하는 하이브리드 방식이 특수 용어가 많은 사내 문서에 효과적입니다. 응답 품질은 검색된 문서가 질문과 얼마나 관련 있는지를 먼저 확인하는 리랭킹 단계를 추가해 개선할 수 있습니다. 앞으로도 전처리-임베딩-검색-리랭킹-응답 단계별 품질을 독립적으로 평가하는 방식으로 RAG 시스템을 구축하겠습니다. 앞으로도 전처리-임베딩-검색-리랭킹-응답 단계별 품질을 독립적으로 평가하는 방식으로 RAG 시스템을 구축하겠습니다.

하이브리드 검색이 특수 용어가 많은 사내 문서에서 벡터 검색 단독보다 품질이 높습니다. 청크 크기 설정이 검색 정밀도와 컨텍스트 양 사이의 트레이드오프를 결정하는 핵심 파라미터입니다.