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처음 RAG 시스템 구축해봤는데 이게 맞나요?

딥러너 2026.05.17 02:13 조회 426 추천 11 댓글 3건
최근에 LLM에 외부 데이터를 연결하는 RAG를 직접 구현해봤거든요. 간단한 문서 검색 시스템인데 생각보다 까다로운 부분이 많더라고요.

임베딩 모델을 선택할 때 한국어 문서를 다루는 거라 여러 옵션을 비교했어요. 결국 한국어 특화 모델을 썼는데, 문서 분할 방식에 따라 검색 성능이 확 달라지는 거 봤습니다. 저는 단순 고정 길이 분할부터 시작해서 semantic chunking도 시도해봤어요.

다만 프롬프트 엔지니어링 부분이 아직도 불확실해요. 검색 결과가 좋아도 모델이 제대로 활용을 못 하는 경우가 있어서요. 혹시 같은 작업하신 분들은 이 부분을 어떻게 해결하셨나요?
추천 11
댓글 3

댓글목록

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AI새싹
저도 같은 부분에서 막혔거든요 ㅠㅠ 프롬프트 엔지니어링 진짜 어렵더라고요
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요정
프롬프트 부분 완전 공감이에요 ㅠㅠ
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딥러닝장인
저도 비슷한 경험이 있는데, 프롬프트에 검색 결과를 어떻게 구조화해서 넣는지가 진짜 중요하더라고요. 저는 관련도 높은 청크부터 먼저 배열하고 출처 명시를 명확히 하니까 모델 성능이 좀 나아졌어요. 한 번 시도해보세요.