RAG 시스템을 위한 문서 전처리 가이드

이 게시물은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템에서 AI가 문서를 더 잘 이해하도록 효과적인 문서 전처리 방법을 설명합니다.

RAG 동작과 목적

• LLM의 한계를 극복하기 위해 자체 데이터 소스에서 정보를 검색하여 응답 정확도 및 최신성을 높임
• 사용자 쿼리를 벡터로 변환하여 벡터 데이터베이스에서 유사 정보를 검색
• 검색된 정보를 LLM에 제공해 풍부한 문맥 기반 응답 생성

문서 전처리 중요성 및 방법

• 의미 단위로 문서 분할, 적절한 중첩(overlap) 유지 (10~20%)
• 도메인 지식 기반 정제로 임베딩 품질 향상
• HTML 문서는 마크다운으로 변환해 불필요한 태그 제거 및 구조 단순화
• PDF는 레이아웃 보존이 중요하며 PyMuPDF, PDFPlumber 등의 라이브러리 활용
• 엑셀 문서는 UnstructuredExcelLoader 사용 추천, 텍스트 중심 처리
• 이미지 포함 문서는 텍스트 메타정보와 연계해 벡터 DB에 저장 및 검색

기술 활용 팁

• RecursiveCharacterTextSplitter로 문서 자연스러운 청크 분할
• HTML→Markdown 변환 도구 및 코드 예시 제공
• PDF 처리 라이브러리 비교 및 용도별 추천
• PyMuPDF 기반 커스텀 로더 코드와 적용 사례 소개

결론

체계적이고 목적에 맞는 전처리 단계가 RAG 시스템의 성능과 응답 품질을 좌우한다는 점을 강조하며, 다양한 문서 유형별 최적화 방법을 제시합니다.