고성능 RAG를 위한 의미론적 청킹(Semantic Chunking) 파이프라인 구축하기
중급45분2026-04-22
텍스트의 의미적 경계를 분석하여 문맥을 보존하는 '의미론적 청킹' 기술을 파이썬과 LangChain으로 구현합니다. 기술 문서 샘플을 고정 길이 방식과 비교 분석하여, 청킹 전략별 성능 차이를 정리한 마크다운 리포트와 최적화된 데이터 전처리 파이프라인을 만듭니다.
이 코칭은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- 고정 길이 청킹과 의미론적 청킹의 차이점을 설명할 수 있습니다.
- LangChain을 사용하여 텍스트에 의미론적 청킹을 적용할 수 있습니다.
- 다양한 청킹 전략의 결과를 비교하고 분석할 수 있습니다.
- RAG 시스템의 검색 품질을 개선하기 위한 전처리 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
어떻게 진행해요
1. 프로젝트 준비 및 라이브러리 설치
2. OpenAI API 키 준비
3. 비교 분석용 샘플 문서 생성
4. 기준선 설정: 고정 길이로 텍스트 분할하기
5. 핵심 구현: 의미 단위로 텍스트 분할하기
6. 두 청킹 전략 결과 비교 분석하기
7. RAG 검색 성능 가상 평가
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요