긴 컨텍스트 임베딩 모델에서 청킹(Chunking)은 여전히 필요할까요?

긴 컨텍스트 임베딩 모델이 모든 것을 처리할 수 있는 상황에서도 청킹 전략이 여전히 유용한지, 그리고 다양한 청킹 전략을 비교 분석하여 최적의 접근 방식을 찾는 방법에 대해 다룹니다.

긴 컨텍스트 임베딩(Long Context Embedding)

• Jina Embeddings v3와 같은 모델을 사용하여 최대 8,192 토큰까지의 텍스트를 단일 벡터로 임베딩하는 방식입니다.
• 문서 전체의 맥락을 파악하는 데 유용하지만, 문서가 길어질수록 정보 손실 및 표현 희석 문제가 발생할 수 있습니다.
• 문서의 주요 주제를 파악하는 데 적합하며, 사용자 쿼리가 문서의 전체적인 내용과 관련된 경우 효과적입니다.

나이브 청킹(Naive Chunking)

• 텍스트를 고정된 크기 또는 문장 단위로 분할한 후, 각 청크를 독립적으로 임베딩하는 방식입니다.
• 긴 컨텍스트 임베딩의 단점인 표현 희석 문제를 완화하고, 특정 정보 검색에 유리합니다.
• 각 청크는 주변 청크의 문맥 정보를 잃어버리기 때문에, 청크 간의 관계를 고려해야 하는 작업에는 적합하지 않습니다.
• 계산 및 저장 비용이 증가할 수 있습니다.

레이트 청킹(Late Chunking)

• 먼저 전체 문서를 임베딩하여 토큰 수준의 임베딩을 생성한 후, 세분화된 청크 경계에 따라 토큰 임베딩을 평균화하여 청크 임베딩을 생성하는 방식입니다.
• 전체 문서의 맥락을 유지하면서 청크 단위의 세분화된 정보 표현을 가능하게 합니다.
• 나이브 청킹과 비교하여 문맥 정보 손실 문제를 해결하고, 더 나은 검색 성능을 제공합니다.
• 특히 작은 청크 크기에서 효과적이며, 문서의 일부분이 서로 관련성이 높은 경우 유용합니다.
• 단, 문서의 각 부분이 서로 관련성이 낮은 경우, 불필요한 컨텍스트가 노이즈로 작용하여 성능이 저하될 수 있습니다.

청킹 크기의 영향

• 청킹 크기는 검색 성능에 큰 영향을 미칩니다.
• 일반적으로 레이트 청킹은 작은 청크 크기에서 나이브 청킹보다 더 나은 성능을 보입니다.
• 청크 크기가 커짐에 따라 나이브 청킹의 성능이 향상되는 반면, 레이트 청킹의 성능은 감소할 수 있습니다.

결론

• 긴 컨텍스트 임베딩, 나이브 청킹, 레이트 청킹 중 어떤 방법을 선택할지는 데이터의 특성과 검색 작업의 목표에 따라 달라집니다.
• 긴 컨텍스트 임베딩은 일관성 있는 문서와 일반적인 질의에 적합하며, 청킹은 사용자가 문서 내 특정 정보를 찾는 경우에 유용합니다.
• 레이트 청킹은 작은 세그먼트 내에서 문맥적 일관성을 유지해야 하는 경우 효과적입니다.
• 데이터와 검색 목표를 이해하고 정확성, 효율성, 문맥적 관련성을 고려하여 최적의 접근 방식을 선택해야 합니다.