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PART 4 — RAG 파이프라인난이도 ★★☆

DAY 18

문서 청킹(Chunking)과 임베딩 실습

📥 DAY 18 워크플로우 JSON 다운로드

📖 이론10분

🛠️ 실습15분

🎯 미션5분

"큰 것을 작게 나누면 다루기 쉬워진다."

— 데카르트

🎯 오늘의 학습 목표

Recursive Character Text Splitter로 문서를 청킹한다
Chunk Size와 Overlap 설정에 따라 조각 개수가 달라지는 것을 확인한다
각 청크에 OpenAI Embeddings를 연결해서 벡터를 생성한다

📊 Chunk Size 권장 설정

Chunk Size	특징	적합한 문서
100~200자	매우 작은 조각, 정밀 검색	FAQ, 짧은 규정
300~500자	균형 잡힌 크기 (권장)	일반 업무 문서
800~1000자	큰 조각, 맥락 보존	긴 분석 보고서

📊 Text Splitter 유형

유형	특징
Character Text Splitter	글자 수로 단순하게 나눔, 기본
Recursive Character Text Splitter	문단→문장→단어 순서로 나눔 (권장)
Token Text Splitter	토큰 수 기준, 비용 예측에 유리

🛠️ 실습 — 문서를 청킹하고 임베딩 벡터 만들기

STEP 1워크플로우 구성

새 워크플로우 생성 → 이름: 문서 청킹 실습
Manual Trigger → Set 노드 연결

STEP 2Set 노드 — 테스트 문서 입력

STEP 3Default Data Loader 추가

Set 노드 다음에 Default Data Loader 노드 추가
이 노드는 텍스트를 문서 형식으로 변환해요

STEP 4Recursive Character Text Splitter 설정

Default Data Loader 다음에 Recursive Character Text Splitter 추가

STEP 5실행 및 결과 확인

워크플로우 실행
Text Splitter 결과에서 조각 개수와 각 조각 내용 확인
Chunk Size를 100으로 줄여서 재실행 → 조각 개수 비교

STEP 6OpenAI Embeddings 연결

Text Splitter 다음에 OpenAI Embeddings 노드 추가
Model: text-embedding-3-small
실행 → 각 청크가 벡터로 변환되는 것 확인

🚀 오늘의 미션

Chunk Size를 500으로, Overlap을 50으로 설정했을 때 연차 규정 문서가 몇 개 조각으로 나뉘는지 확인해봐요.

Text Splitter → Chunk Size: 500, Overlap: 50으로 변경 후 실행
조각 개수 확인
각 조각 내용을 읽어서 의미상 자연스럽게 나뉘었는지 확인

📋 워크플로우 임포트 방법

위 버튼으로 JSON 파일을 다운로드합니다.
n8n 캔버스 오른쪽 상단 ⋯ → Import from file 클릭
다운로드한 JSON 파일을 선택하면 워크플로우가 즉시 열립니다.
빨간 느낌표(!)가 보이면 Credentials을 본인 계정으로 재연결하세요.

💡 먼저 직접 만들어보고, 막혔을 때 정답지로만 활용하세요!

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