RAG 시스템 지식 베이스 품질 향상: AI와 인간을 위한 모범 사례
2025-06-18
본 가이드는 검색 증강 생성(RAG) 시스템에서 사람과 AI/LLM 모두에게 효과적으로 도움이 되는 문서를 만드는 모범 사례를 설명합니다. 고품질 문서는 AI 응답과 사용자 경험을 향상시켜 긍정적인 피드백 루프를 만듭니다. 이 글에서는 AI 시스템이 문서를 처리하는 방법(검색, 벡터 데이터베이스, 생성)을 자세히 설명하고, 명확하고 간결하며 문맥적으로 완전한 콘텐츠의 중요성을 강조합니다. 권장 사항으로는 의미 있는 HTML 사용, PDF 방지, 크롤러 친화적인 콘텐츠 생성, 의미 명확성 보장, 시각적 요소에 대한 텍스트 동등물 제공, 간단한 레이아웃 유지 등이 있습니다. 또한 맥락 의존성, 의미적 발견 가능성 격차, 암묵적인 지식 가정, 시각적 정보 의존성과 같은 일반적인 콘텐츠 디자인 과제에도 대처합니다. 계층적 정보 아키텍처, 독립적인 섹션, 오류 맥락 및 솔루션 제공을 권장합니다. 궁극적인 목표는 사람이 읽기 쉽고 AI에게도 사용하기 쉬운 문서를 만드는 것입니다.
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