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RAGを活用したLLM Application開発(feat. LangChain)

1.1 私たちが作り出す成果物から見る講義の目的

문서 전처리 고민

111

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안녕하세요, 개인 프로젝트로 rag 기반 챗봇을 구현하고 있습니다. ollama, gemma3:1b를 사용중입니다. txt 파일을 어느정도 전처리를 하고 임베딩을 시키려고 하는데 전처리 중 고민이 있습니다.

구조가 잡혀있는 txt 파일인데, 문서 구조는 대략 아래와 같은 형태입니다.

1.2 화면 설명
1.2.1 개요
- 이 화면은 사용자가 업무를 처리하기 위한 화면입니다.

1.2.2 화면 위치
상단 메뉴 > 업무 관리 > 처리 화면

1.2.3 처리 절차
1) 항목 선택
2) 저장 버튼 클릭

현재 고민되는 부분은 다음과 같습니다.

  1. 이런 번호 기반 구조를 그대로 유지한 채로 chunking 하는 것이 좋은지,
    아니면 번호는 제거하고 의미 단위로만 분할하는 것이 나은지

  2. -, , 숫자 목록 같은 불릿/목록 기호를 임베딩 전에 제거하거나 정규화하는 게 좋은지

  3. “개요 / 처리 절차 / 화면 위치” 같은 섹션 제목을 chunk 본문에 포함시키는 것이 검색 품질에 도움이 되는지



    감사합니다.

vector-database llm langchain rag openai-api

回答 1

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jasonkang

안녕하세요, 좋은 질문 감사합니다. RAG의 핵심은 데이터를 어떻게 잘 전달하느냐 인데요, 질문하신 내용에 답변을 드려보자면

  1. 마크다운 형식으로 간다면 유지하는 편이 좋습니다. 1.2 , 1.2.1 과 같은 구분이 문서의 형식을 나타내기 때문에 남겨두는 편이 좋습니다. 아래처럼 수정해주시면 더 좋습니다

## 1.2 화면 설명
### 1.2.1 개요
- 이 화면은 사용자가 업무를 처리하기 위한 화면입니다.

### 1.2.2 화면 위치
상단 메뉴 > 업무 관리 > 처리 화면

### 1.2.3 처리 절차
1) 항목 선택
2) 저장 버튼 클릭

그리고 이런식으로 가능하시다면 더 좋습니다

## 1.2 화면 설명
### 1.2.1 개요
- 이 화면은 사용자가 업무를 처리하기 위한 화면입니다.

## 1.2 화면 설명
### 1.2.2 화면 위치
상단 메뉴 > 업무 관리 > 처리 화면

## 1.2 화면 설명
### 1.2.3 처리 절차
1) 항목 선택
2) 저장 버튼 클릭

1.2.2와 1.2.3에 1.2의 내용을 넣어주면서, 어떤 화면에 대한 내용인지를 부연설명해서 더 좋은 context를 전달할 수 있습니다.

  1. - 와 같은 기호는 남겨두는 편이 좋습니다. 일반 줄글로는 텍스트들의 관계를 쉽게 파악할 수 없기 때문입니다.

상단 메뉴 > 업무 관리 > 처리 화면

의 경우에는 처리 순서의 depth를 확인할 수 있지만

상단 메뉴  업무 관리  처리 화면

이렇게 보면 어떤 관계가 있는지 알 수 없기 때문입니다

  1. 1, 2 번에서 답변이 되었을 것 같은데요, 추가하시는 방향을 추천 드립니다

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