출처 : SONOW
한국어 특성 반영한 임베딩 모델 선택이 RAG 성능의 첫 단추
한국어 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축에서 가장 중요한 첫 단계는 한국어의 언어적 특성을 정확히 포착할 수 있는 임베딩 모델 선택이다. 영어 기반 모델을 그대로 적용할 경우 조사, 어미 변화, 문맥 의존적 의미 파악에 취약점을 드러내는 경우가 많다. 최근 KoSBERT, KoBERT, KoSimCSE 등 한국어에 최적화된 임베딩 모델들이 등장하면서 한국어 문서의 의미적 유사성 포착 성능이 크게 향상되었다.
특히 형태소 분석기를 전처리 단계에 통합하는 방식이 효과적이다. 실험 결과에 따르면, 형태소 분석 기반 토큰화를 적용한 RAG 시스템은 그렇지 않은 시스템보다 관련 문서 검색 정확도가 평균 23% 향상되었다. 또한 동음이의어와 다의어가 많은 한국어의 특성상, 문맥을 함께 고려하는 컨텍스트 어웨어 임베딩(Context-aware Embedding) 기법을 적용하면 검색 정확도를 추가로 15% 개선할 수 있다.
청킹 전략과 하이브리드 검색으로 한국어 문서 검색 정확도 극대화
한국어 문서를 RAG 시스템에 효과적으로 활용하기 위해서는 최적의 청킹(Chunking) 전략이 필수적이다. 영어권 문서에 흔히 적용되는 고정 토큰 수 기반 청킹은 한국어에서 문맥 단절 문제를 일으킬 수 있다. 대신 의미 단위 청킹(Semantic Chunking)을 적용하면 문단, 소제목 등 문서의 논리적 구조를 보존하면서 정보를 분할할 수 있다.
실제 구현에서는 단순 벡터 유사도 검색보다 키워드 기반 검색과 벡터 검색을 결합한 하이브리드 접근법이 효과적이다. 국내 금융 기업 A사의 고객 지원 시스템 사례에서, 하이브리드 검색 방식은 순수 벡터 검색 대비 관련 정보 검색 정확도를 34% 향상시켰다. 특히 전문 용어와 고유명사가 많은 도메인에서 이러한 하이브리드 접근법의 효과가 두드러진다.
한국어 특화 프롬프트 템플릿으로 RAG 기반 에이전트 응답 품질 향상
최종적으로 검색된 정보를 LLM에 전달하는 프롬프트 설계 단계에서도 한국어 특화 전략이 필요하다. 한국어는 주어 생략이 빈번하고 존댓말/반말 구분이 있어 맥락 파악과 일관된 어투 유지가 중요하다. 이를 위해 검색된 정보를 단순 나열하는 대신
다음은 [질문 주제]에 관한 정보입니다. 각 정보의 출처와 신뢰도를 고려하여 종합적으로 판단해 주세요.형태의 메타 지시문을 포함하는 것이 효과적이다.
또한 한국어 RAG 시스템에서는 컨텍스트 윈도우(Context Window) 관리가 특히 중요하다. 한국어는 영어보다 같은 정보를 표현하는 데 더 많은 토큰을 소비하므로, 검색 결과를 요약하거나 중요도에 따라 필터링하는 중간 처리 단계를 추가하면 제한된 컨텍스트 윈도우를 효율적으로 활용할 수 있다. 이러한 최적화 기법을 적용한 한국어 RAG 시스템은 일반 LLM 대비 사실적 정확도가 47%, 최신 정보 반영도가 62% 향상된 것으로 나타났다.