30초 전문가 판단
결론부터 말하면, AI 문서 검색 품질은 모델보다 청크를 어떻게 자르느냐에서 먼저 갈립니다. 문맥이 끊긴 조각을 넣으면 검색은 빨라져도 답변 근거가 얕아집니다.
먼저 가를 기준
판단 기준은 한 청크가 질문에 답할 만큼의 맥락을 담고 있는지입니다. 제목, 표, 앞뒤 설명, 적용 범위를 함께 보존해야 검색 결과가 답변으로 이어집니다.
| 상황 | 판정 | 이유 |
|---|---|---|
| 갈래가 여러 개인 경우 | 시간·위치·대상 중 하나를 먼저 고릅니다 | 기준이 없으면 화면을 따라가도 마지막에 다시 갈립니다 |
| 이름이 비슷한 절차가 있는 경우 | 목적에 맞는 항목을 고릅니다 | 이름이 비슷해도 쓰임새가 다르면 대체가 안 됩니다 |
| 결과가 예상과 다른 경우 | 처음 입력한 조건부터 되짚습니다 | 대부분의 오류는 첫 조건 선택에서 생깁니다 |
| 순서 | 볼 것 | 판단 |
|---|---|---|
| 먼저 닫을 것 | 내 상황을 가르는 기준 하나 | |
| 다음에 볼 것 | 공식 화면에서 요구하는 입력값 | |
| 마지막 판단 | 다시 돌아오지 않게 남길 기록 |
실제로 갈리는 부분
실제로 갈리는 부분은 문서를 일정 글자 수로만 자르면 충분하다고 생각하는 경우입니다. 법규, 매뉴얼, 정책 문서는 제목과 예외 조건이 떨어지는 순간 의미가 바뀝니다.
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마치며
저는 AI 문서 검색은 많이 넣는 것보다 제대로 잘라 넣는 것이 더 중요하다고 봅니다. 우리 청크 기준을 닫아야 답변도 신뢰할 수 있습니다.
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