의미 단위 텍스트 청킹의 시각적 탐색

의미적 텍스트 청킹(Semantic Text Chunking)은 의미적 유사성에 따라 텍스트를 의미 있는 세그먼트로 나누는 기술입니다. 이것은 Retrieval Augmented Generation(RAG)와 같은 다양한 자연어 처리(NLP) 응용 프로그램에 유용할 수 있습니다. 의미적 청킹을 수행하려면, 텍스트를 먼저 재귀적 청킹과 같은 방법을 사용하여 더 작은 청크로 나눕니다. 그런 다음, 트랜스포머 기반의 바이-인코더 또는 다른 모델을 사용하여 각 청크에 임베딩을 생성합니다. 연속적인 청크의 임베딩 사이의 코사인 거리를 계산하고, 거리가 클 때, 즉 의미적 변화가 있을 때, 중단점을 선택합니다. 이 과정은 일관성과 의미적으로 구별되는 청크를 생성하는 데 도움이 됩니다. 중단점을 시각화하려면, 텍스트의 길이에 따라 연속적인 청크 사이의 코사인 거리를 보여주는 그래프를 생성할 수 있습니다. 중단점 임계값을 조정하여 청크의 세분성을 제어할 수 있습니다. 재귀적 중단점 생성을 사용하여 더 작은, 더 세분화된 청크를 생성할 수 있습니다. 클러스터링 기술을 적용하여 유사한 청크를 함께 그룹화할 수도 있습니다. 또한, 대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 청크를 요약하여 내용에 대한 빠른 개요를 제공할 수 있습니다. 다양한 매개변수와 시각화 도구를 실험하여 특정 응용 프로그램에 최적의 청킹을 달성할 수 있습니다.