전체 그래프
RAG

Proposition Chunking

ai-mlrag

상위: Advanced RAG Techniques

고정된 글자 수로 나누는 방식의 한계를 넘어, 의미적으로 완전한 최소 단위인 '명제'로 문서를 분할하여 검색의 정밀도를 높임.

Proposition Chunking

  • 작동 방식: LLM을 사용하여 전체 문서를 여러 개의 핵심 명제로 분해하여 각각 임베딩하여 저장. 검색 시에는 질문과 가장 관련 있는 '사실' 단위로 정보를 찾음.

  • 장점: 각 청크가 명확한 단일 정보를 담고 있어, 질문에 대한 군더더기 없고 핵심적인 정보를 정확하게 찾아낼 확률이 높아짐.

  • 명제 기반 검색:

    • 장점: 매우 정확하고 간결한, 핵심적인 사실을 찾아내는 데 강함.
    • 단점: 전체적인 맥락이나 배경 설명이 부족할 수 있음.
  • 일반 청크 검색:

    • 장점: 풍부한 맥락과 자세한 정보를 제공하여, 주제에 대한 깊은 이해를 도움.
    • 단점: 질문과 직접 관련 없는 정보가 많이 섞여 들어올 수 있음.