PDF에서 임베딩까지: LLM 시대를 위한 기업 지식 재구축

20년 동안, 개발자와 문서 사이의 계약은 간단했습니다. 페이지나 PDF를 작성하고, CMS나 Confluence에 올리면 사용자들이 키워드 검색을 통해 찾을 수 있었습니다. 그 계약은 이제 끝났습니다. 대규모 언어 모델, 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인, 그리고 멀티모달 추론 엔진은 더 이상 페이지를 "읽지" 않습니다. 대신, 임베딩으로 저장된 작은 의미론적 청크에서 의미를 검색하고 종합합니다. 만약 그 청크들이 형식적으로 부실하거나, 오래되었거나, 의미론적으로 잡음이 많다면, 모델은 환각을 일으키거나 유용한 결과를 전혀 반환하지 못합니다.