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인도 세법 FAQ RAG 챗봇: 고정 사이즈 대신 'Q&A 단위' 청킹으로 정확도 개선
RAG 구축 시 무작위 청킹보다 의미 단위(질의응답 쌍)를 유지하는 것이 정보 손실 방지에 효과적임.
요약
인도 GST 컴플라이언스 FAQ를 기반으로 한 RAG 챗봇 개발 사례가 LLMDevs 커뮤니티에서 주목받고 있습니다. 개발자는 일반적인 고정 크기 청킹 방식 대신, FAQ의 질의응답 쌍을 하나의 의미 단위로 추출하여 임베딩하는 방식을 적용했습니다. 이는 답변이 청크 경계에서 잘리는 문제를 효과적으로 방지하기 위한 시도입니다. 임베딩 모델로는 bge-m3를 사용하고 벡터 데이터베이스로 Qdrant를 활용했습니다. 또한, 답변 생성 전 유사도 임계값을 설정하고, 소스 인용 및 정보가 없을 시 '모른다'고 응답하도록 시스템 프롬프트를 구성하여 답변의 신뢰성을 높였습니다.
AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.
원문 제목 Built a source-cited RAG assistant for Indian GST compliance FAQs — used per-Q&A chunking instead of fixed-size chunks, curious what people think!
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