Chunking과 Segmentation: 검색 품질의 조용한 실패 지점

Source: Dev.to

대부분의 팀은 검색 품질이 떨어지는 이유를 임베딩이나 벡터 스토어의 문제라고 가정합니다.

실제로 가장 흔한 원인은 훨씬 더 단순하고 조용합니다: 청킹 드리프트.

청킹은 직관적으로 보입니다—텍스트를 조각으로 나누고, 임베딩을 만든 뒤, 검색한다.
하지만 프로덕션에서는 청킹이 전체 RAG 파이프라인 중 가장 취약한 단계 중 하나가 됩니다. 반복적이고 차별화되지 않은 작업으로 깊은 엔지니어링 스킬이 필요 없지만, 검색 성능의 큰 부분을 좌우합니다.

이 글에서는 근본 원인, 탐지 신호, 그리고 안정화 방안을 살펴봅니다.

Short Answer

검색이 실패하는 대부분의 경우는 청크 경계가 시간이 지나면서 아무도 눈치채지 못하게 이동하기 때문입니다. 포맷, 인제스트 구조, 혹은 오버랩 규칙의 작은 변동도 리콜, 정밀도, 그리고 그라운딩을 조용히 악화시킬 수 있습니다.

What Breaks Chunking in Real Systems

아래 이슈들은 감사, 인제스트 파이프라인, 다중 포맷 코퍼스 전반에 걸쳐 반복적으로 나타납니다.

• Boundary Drift – 사소한 포맷이나 구조 차이로 청크 경계가 새로운 영역으로 이동해 기존에 안정적이던 임베딩이 깨집니다.
• Semantic Fragmentation – 청크가 개념이나 섹션 중간에서 잘려 의미가 분리됩니다.
• Overlap Inconsistency – 포맷이나 버전마다 오버랩 로직이 달라져 중복이나 잡음이 발생합니다.
• Chunk Size Volatility – 버전 간 청크 크기의 큰 차이로 검색 동작이 예측 불가능해집니다.
• Context Dilution – 의미적으로 관련된 내용이 서로 다른 청크에 흩어져 그라운딩과 답변 가능성이 약해집니다.
• Excessive Overlap – 과도하거나 드리프트된 오버랩이 거의 중복된 벡터와 잡음이 많은 top‑k 결과를 초래합니다.
• Ingestion‑Driven Drift – OCR, PDF 추출, HTML 파싱, 전처리 변화가 자동으로 청킹 동작을 바꿉니다.
• Loss of Section Hierarchy – 평탄화되거나 일관성 없는 헤딩 구조가 의미 없는 세그멘테이션을 만들어요.
• Cross‑Format Inconsistency – 동일한 정보를 담고 있어도 Markdown, HTML, PDF, Word 파일이 서로 다르게 세그멘트됩니다.

이러한 문제들은 특별한 AI 엔지니어링 지식이 없어도 발생하지만, 모델 문제처럼 보이는 실패를 일으킵니다.

How to Detect Chunking Drift Early

드리프트는 몇 가지 고신호 체크만으로도 빠르게 감지할 수 있습니다. 우리는 인제스트 감시 시 다음을 사용합니다.

• Chunk Boundary Diffs Across Versions – 오래된 버전과 새로운 버전의 경계를 비교합니다. 급격한 이동이 즉시 드리프트를 드러냅니다.
• Chunk Size Variance Monitoring – 평균 또는 중앙값 청크 크기의 예상치 못한 변동은 불안정한 세그멘테이션을 의미합니다.
• Overlap Uniformity Checks – 모든 입력에 대해 오버랩 양이 일관되어야 합니다. 차이가 있으면 드리프트 징후입니다.
• Logical Chunk Start Checks – 청크 시작점은 헤딩, 의미 전환, 혹은 문장 경계와 맞아야 합니다.
• Cosine Distance Between Neighboring Chunks – 인접 청크는 의미적으로 연관돼야 합니다. 거리 급증은 보통 잘못된 세그멘테이션을 나타냅니다.
• Duplicate Chunk Identification – 오버랩 드리프트나 전처리 불일치로 흔히 발생합니다.

이 체크리스트는 “이번 주에 검색 품질이 왜 떨어졌나요?”라는 질문에 추측이 아닌 근거를 제공해 줍니다.

Micro Fixes That Prevent Most Chunking Issues

소수의 안정화 조치만으로도 청킹 실패의 대부분을 없앨 수 있습니다.

• Structure‑Aware Segmentation – 문자 수가 아니라 문서 구조를 기준으로 청크를 나눕니다.
• Heading Normalization – PDF, HTML, Markdown 간 헤딩을 정규화해 청킹 로직이 일관된 구조를 보게 합니다.
• Configuration Pinning – 청크 크기, 오버랩, 세그멘테이션 로직에 고정된 설정을 사용합니다.
• Unified Overlap Strategy – 파일 유형과 인제스트 소스에 관계없이 동일한 오버랩 규칙을 적용합니다.
• Re‑chunk After Ingestion Updates – 인제스트가 바뀌면 세그멘테이션을 다시 계산합니다. 청킹이 오래된 구조에 묶여 있으면 안 됩니다.
• Visual Preview of Segmentation – 간단한 시각화가 로그나 메트릭보다 드리프트를 더 빠르게 포착합니다.

이 마이크로 수정을 일관되게 적용하면 청킹 실패가 70 %–80 % 감소합니다.

Key Insight

청킹은 깊거나 복잡한 엔지니어링 작업이 아니라, 안정적이고 예측 가능하며 문서의 논리적 구조와 밀접하게 맞아야 합니다. 대부분의 검색 문제는 팀이 임베딩, 모델, 검색 파라미터에 집중하는 사이에 청킹이 조용히 드리프트했기 때문에 발생합니다.

검색 품질이 일관되지 않거나 악화되고 있다면, 임베딩을 확인하기 전에 먼저 세그멘테이션을 점검하세요.