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# 한국어 RAG 최적화

> 이 문서는 **[RAG](/blog/guides/rag/overview)** 섹션의 일부입니다.

한국어는 영어와 매우 다른 언어 구조를 가지고 있어, RAG 파이프라인의 각 단계에서 특별한 고려가 필요합니다. 이 가이드에서는 한국어 RAG 시스템의 품질을 높이기 위한 실전 기법을 단계별로 다룹니다.

## 핵심 과제

한국어 RAG는 **교착어 특성**(조사/어미 결합), **띄어쓰기 불규칙성**, **한영 혼용**, **상대적으로 적은 학습 데이터** 등의 이유로 영어 RAG와 근본적으로 다른 접근이 필요합니다. 영어 기준 파이프라인을 그대로 적용하면 BM25 검색 실패, 토큰 비용 급증, 임베딩 품질 저하 등의 문제가 발생합니다.

## 가이드 구성

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="과제 & Kiwi 형태소 분석" href="korean-nlp-basics">
    한국어 RAG의 구조적 어려움과 Kiwi 형태소 분석기를 활용한 해결 방법
  </Card>

  <Card title="BM25 검색 & 청킹 전략" href="korean-nlp-advanced">
    Kiwi 기반 BM25 Retriever, 하이브리드 검색, 한국어 청킹 전략
  </Card>

  <Card title="임베딩 모델 & 베스트 프랙티스" href="korean-nlp-embedding">
    한국어 임베딩 모델 선택, Re-ranking, 전처리, 트러블슈팅
  </Card>
</CardGroup>

## 권장 구성 요약

| 단계        | 권장 도구/전략                       | 이유                         |
| --------- | ------------------------------ | -------------------------- |
| **토크나이저** | Kiwi + KSS 조합                  | 형태소 분석 + 문장 분리             |
| **청킹**    | Recursive + 한국어 구분자            | 종결어미 기반 자연스러운 분절           |
| **임베딩**   | multilingual-e5-large-instruct | Databricks 기본 제공, 한영 혼용 지원 |
| **검색**    | Hybrid (Kiwi BM25 + Vector)    | 키워드 + 의미 검색 결합             |
| **재정렬**   | bge-reranker-v2-m3             | 다국어 Reranker, 한국어 지원       |