인공지능 - Chunk란 무엇인가?

Chunk란 무엇인가?

Chunk는 긴 텍스트나 데이터를 더 작은 단위로 나누어 처리하기 쉽게 만드는 개념입니다. 자연어 처리(NLP)나 텍스트 분석 작업에서, 긴 문장을 여러 조각으로 나눔으로써 모델이 효율적으로 학습하고, 의미를 파악할 수 있도록 돕습니다. 특히, chunk_size와 chunk_overlap 같은 설정을 통해 텍스트의 분할 방식을 세밀하게 조정할 수 있습니다.

예제 코드

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 분할할 텍스트 정의
text = "세종대왕은 한글을 창시한 위대한 조선의 왕입니다."

# 텍스트 스플리터 설정: chunk 크기는 15자, 5자씩 겹침
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=15, chunk_overlap=5)

# 텍스트를 chunk로 분할
chunks = splitter.split_text(text)

# 결과 출력
print(chunks)

코드 설명

1. 라이브러리 임포트:
   • langchain.text_splitter 모듈에서 RecursiveCharacterTextSplitter 클래스를 가져옵니다. 이 클래스는 텍스트를 지정된 크기로 나누고, 겹침 설정에 따라 분할된 텍스트 조각을 생성하는 데 사용됩니다.
2. 텍스트 정의:
   • 분석할 텍스트를 text 변수에 할당합니다. 여기서는 “세종대왕은 한글을 창시한 위대한 조선의 왕입니다.”라는 텍스트를 사용합니다.
3. 텍스트 스플리터 설정:
   • RecursiveCharacterTextSplitter 객체를 생성하면서 chunk_size=15와 chunk_overlap=5를 설정합니다. 이 설정은 텍스트를 15자씩 나누되, 각 조각이 5자씩 겹치도록 만듭니다.
4. 텍스트 분할:
   • split_text() 메서드를 사용해 텍스트를 설정된 크기와 겹침으로 분할합니다. 결과는 chunks 리스트에 저장됩니다.
5. 결과 출력:
   • 분할된 텍스트 조각들을 출력합니다.

chunk_size와 chunk_overlap의 의미와 목적

• chunk_size=15:
  • chunk_size는 각 텍스트 조각(chunk)의 최대 길이를 설정합니다. 여기서는 15자로 설정되어 있어, 텍스트가 15자를 초과하지 않는 크기로 분할됩니다. 이는 긴 텍스트를 다루기 쉽게 만드는 데 유용합니다.
• chunk_overlap=5:
  • chunk_overlap은 연속된 텍스트 조각들 간에 겹치는 문자 수를 지정합니다. 이 예제에서는 5자의 겹침이 설정되어, 하나의 조각 끝과 다음 조각 시작이 5자씩 겹칩니다. 이를 통해 텍스트 조각들 간의 문맥적 연결성을 유지하고, 중요한 정보가 조각의 경계에서 손실되지 않도록 합니다.

출력 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다:

['세종대왕은 한글을 창시', '한글을 창시한 위대한', '위대한 조선의 왕입니다.']

요약

chunk_size와 chunk_overlap을 통해 텍스트를 효율적으로 나눔으로써, 모델이 긴 텍스트도 의미 있게 처리할 수 있도록 돕습니다. chunk_overlap은 특히 정보 손실을 방지하고 문맥의 연속성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 방식은 자연어 처리 작업에서 긴 텍스트를 다루는 데 매우 유용하며, 정확한 분석과 모델 학습에 기여합니다.