Semantic Chunking: 의미 기반 청킹이 중요한 이유

📌 개요

대용량의 텍스트 데이터를 다룰 때, 특히 LLM(Large Language Model) 을 활용하는 시스템에서는 전체 문서를 한 번에 처리하는 것이 어렵습니다. 이때 우리는 문서를 작은 덩어리, 즉 "청크(Chunk)" 로 나누는 작업을 하게 되는데요. 단순히 일정한 글자 수나 문단 수로 자르는 것이 아니라, 의미 단위로 나누는 것을 바로 Semantic Chunking이라고 부릅니다.

이 글에서는 Semantic Chunking이 무엇인지, 왜 중요한지, 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 알아보겠습니다.

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🔍 의미: Semantic Chunking이란?

✅ 정의

Semantic Chunking은 문서나 텍스트를 문법적·논리적·의미 기반으로 청크(덩어리)로 분할하는 기법입니다.
단순히 500자마다 자르거나 줄 수로 나누는 것이 아니라, 문장의 주제나 의미가 자연스럽게 연결되는 단위로 나눕니다.

예를 들어, 다음 두 문장을 고려해 봅시다:

• "SK는 2023년 AI 중심 전략을 발표했다."
• "해당 전략은 고객 응대 자동화와 예측 유지보수에 초점을 맞췄다."

이 두 문장은 의미상 하나의 흐름으로 이어지므로 같은 청크로 묶는 것이 자연스럽습니다.

✅ Semantic Chunking의 목적

1. 문맥 유지
   의미 기반 청킹은 문맥이 끊기지 않도록 도와주어, LLM이 더 정확하게 이해하고 응답할 수 있게 합니다.
2. 검색 정확도 향상 (RAG 시스템에서)
   RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 시스템에서는 관련 청크를 검색해 응답을 생성합니다. 이때 의미 단위로 잘 나눠진 청크가 있어야 검색 정확도가 높아집니다.
3. Embedding 품질 향상
   임베딩(Embedding)은 의미를 벡터로 바꾸는 작업입니다. 이때 의미 단위로 정리된 텍스트는 더 의미 있는 벡터 표현을 만들어냅니다.

✅ 구현 방식

Semantic Chunking은 다음과 같은 방법으로 구현할 수 있습니다:

• Sentence-BERT 기반 의미 유사도 분석
  문장 간 의미 유사도를 기준으로 묶을지 나눌지를 결정합니다.
• Topic Segmentation 알고리즘
  TextTiling, TextSplit, BERTScore 등을 사용해 문단을 의미 단위로 분리합니다.
• LLM 기반 Chunking
  LLM이 직접 "이 문장은 어느 주제에 속하는가?"를 판단하여 나누는 방식도 있습니다 (예: LangChain의 RecursiveCharacterTextSplitter 커스터마이징).

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✅ 결론: 왜 의미 단위로 나눠야 할까?

AI와 LLM의 성능은 입력 데이터를 얼마나 잘 가공하느냐에 달려 있습니다. Semantic Chunking은 단순한 텍스트 전처리를 넘어서, 모델의 이해도와 응답 품질을 좌우하는 핵심 요소입니다.

• 🔹 단순 분할은 문맥을 자르고 성능을 떨어뜨릴 수 있습니다.
• 🔹 의미 단위 분할은 문서 검색, 요약, 질의응답, RAG 등 다양한 작업에서 성능을 높여줍니다.