에이전트 시대의 AI 시스템 설계

177

3

장

지식 추가: 기본

3.2

패턴

7

: 의미 기반 색인화

기본

RAG

패턴에 쓰이는 키워드 기반 색인화는 청크의 의미를 포착하지 못한다. 그리고 지식

이 텍스트뿐만 아니라 이미지나 동영상, 표 등으로 구성되는 경우에도 커다란 한계를 노출한

다. 이러한 한계를 완화하는 데에는 청크의 의미를 색인화 메커니즘으로 사용하는 의미 기반

색인화

Semantic

Indexing

패턴이 도움이 된다.

3.2.1

문제

전통적인 키워드 색인화 및 조회 방식은 문서가 복잡하거나, 이미지나 표처럼 다른 미디어 유

형을 포함하거나, 문서의 내용이 여러 분야 (도메인 )에 걸쳐 있을 때 잘 작동하지 않는다.

다음과 같은 질문에 답하는 데 적합한 문서 하나가 지식 베이스에 있다고 하자.

AI 시스템은 의료 용어의 중의성(모호성)을 어떻게 처리하나요?

그리고 지식 베이스에 있는 ‘정답’ 문서가 다음과 같이 시작한다고 가정하자.

인공지능 모델은 의료 정보를 정확하게 처리하는 데 어려움을 겪는다. 이 시스템들은 환

자 기록을 파싱하는 과정에서 CHF 같은 약어를 잘못 해석하는 경우가 많다. CHF는 울혈성

심부전(congestive heart failure)을 의미할 수도, 만성 심부전(chronic heart failure)을

의미할 수도 있다. 이 두 질환은 치료법이 서로 다르다. … ...