RAG 파이프라인에서 답변이 틀리거나 환각이 발생하는 근본 원인은 임베딩 모델이나 LLM이 아니라, **문서를 저장 전에 어떻게 분할(chunking)하느냐**와 쿼리 복잡도에 맞는 검색 아키텍처를 선택했는지에 달려 있다. 본문은 주요 청킹 전략 전반과 Agentic RAG, GraphRAG 두 가지 고급 아키텍처를 다루며, 각 전략의 적합한 유즈케이스를 판단할 수 있는 의사결정 프레임워크를 제시한다. 실무적으로는 "무엇을 쓰느냐"보다 **"어떤 쿼리 패턴과 문서 구조에 어떤 조합을 매핑하느냐"** 가 RAG 품질의 핵심 변수임을 강조한다.
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