반응형 FAQ1 [사이드 프로젝트] #2 RAG 챗봇 개발기 (4) - 문서를 FAQ로 바꿨더니 답변 품질이 10배 향상됐다 지난 3편에서는 간단한 파라미터 튜닝(청크 크기, k값)의 한계를 깨닫고, RAG 시스템의 근본적인 개선을 위해 1) 메타데이터 활용, 2) 하이브리드 검색, 3) 문서 재구조화라는 3가지 개선 계획을 세웠습니다. 이번 4편에서는 이 중 가장 극적인 성능 향상을 가져온 세 번째 계획, **'문서 재구조화'**를 실행한 과정을 자세히 공유합니다. ❌ 문제의 발견: 완벽한 매뉴얼, 쓸모없는 답변RAG 챗봇을 구축하며 당혹스러운 경험을 했습니다. 3편에서 겪었던 '답변 잘림' 문제를 해결하고 나서도, 여전히 답변의 품질이 기대에 미치지 못했습니다.분명 임베딩 대상이 되는 원본 매뉴얼 문서에는 모든 정보가 완벽하게 들어있는데, 정작 챗봇의 답변은 핵심을 비켜가거나 정보를 누락했습니다. 질문 예시: "우리가 지원.. 2025. 11. 8. 이전 1 다음 반응형