Скачать или смотреть C1.RAG Layer 청킹 전략 — 청킹이 품질을 결정한다

같은 문서도 **어떻게 쪼개느냐**에 따라 정답이 달라집니다.
이 영상은 래그(RAG) 품질을 좌우하는 **청킹 전략**을 실무 예시로 정리합니다.

*오늘 배울 것*

왜 청킹이 중요한가: *크기와 맥락의 균형*
기본 규칙: *500–1000 토큰, 중첩 10–20*
메타데이터와 *계층형 검색* plus 하이브리드 검색
실험 설계: *사이즈/중첩 A B**와 지표 **리콜, 엔디씨지, 엠알알*
가드레일: *중복 제거, 구버전 플래그, 민감정보 마스킹, 권한 메타*
UX 신뢰: **근거 보기**와 청크 하이라이트, 클릭률과 체류시간 모니터링

*코드 스니펫*

```python
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=800, chunk_overlap=100) # 권장 500–1000 / 10–20
chunks = splitter.split_text(doc_text)
```

*챕터*
00:00 Hook 같은 문서 다른 정답
00:25 왜 청킹인가 크기와 맥락
00:55 기본 규칙 500–1000 중첩 10–20
01:20 메타데이터 계층형 검색
01:45 실험 사이즈 중첩 조합 지표
02:10 가드레일 중복 구버전 민감정보
02:35 UX 신뢰 근거 하이라이트
03:00 Takeaway Chunk Smart then Retrieve Right

*CTA*
시리즈 전체: AI Makers Problem-Solving Pipeline 3분 30초 숏츠.
다음 편은 **근거와 출처가 있는 래그 답변**으로 이어집니다.

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해시태그

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