<!-- wp:paragraph -->
<p>RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템에서 표(table)와 그림(image)을 효과적으로 처리하려면, 텍스트와는 다른 접근 방식이 필요합니다. 이 두 가지 비정형 데이터를 LLM이 이해하고 활용할 수 있도록 변환하는 것이 핵심입니다.</p>
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<!-- wp:heading {"level":3} -->
<h3 class="wp-block-heading"><strong>표 (Table) 처리 방안 📊</strong></h3>
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<p>표는 행과 열의 구조 속에 중요한 정보를 담고 있으므로, 이 구조를 유지하며 텍스트로 변환하는 것이 중요합니다.</p>
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<!-- wp:list {"ordered":true,"start":1} -->
<ol start="1" class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li><strong>HTML/Markdown 변환</strong>: 가장 간단하고 효과적인 방법 중 하나는 표를 <strong>HTML의 <code>&lt;table></code> 태그나 Markdown 형식으로 변환</strong>하는 것입니다. 이 방식은 표의 구조적 관계(행, 열)를 명확하게 표현해주어 LLM이 데이터의 맥락을 이해하는 데 도움을 줍니다.</li>
<!-- /wp:list-item -->

<!-- wp:list-item -->
<li><strong>표를 문장으로 변환 (Table-to-Text)</strong>: 표의 각 행을 완전한 문장으로 설명하는 텍스트로 변환할 수 있습니다. 예를 들어, "제품 A의 가격은 10,000원이고 재고는 100개입니다."와 같이 변환하면, 자연어 검색(Semantic Search) 시 검색 정확도를 높일 수 있습니다.</li>
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<li><strong>청킹(Chunking) 전략</strong>: 긴 표의 경우, <strong>행(row) 단위로 청킹</strong>하여 각 행이 독립적인 정보 단위가 되도록 하는 것이 효과적입니다. 이렇게 하면 사용자의 특정 질문과 관련된 행을 더 정확하게 검색할 수 있습니다.</li>
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<!-- wp:list-item -->
<li><strong>SQL/CSV 형식 활용</strong>: 만약 표 데이터가 데이터베이스에 저장되어 있다면, LLM이 <strong>자연어를 SQL 쿼리로 변환</strong>하여 직접 데이터베이스에서 정보를 조회하도록 하는 'Text-to-SQL' 방식을 적용할 수 있습니다. 이는 정형 데이터에 대한 가장 정확한 답변을 제공할 수 있는 강력한 방법입니다.</li>
<!-- /wp:list-item --></ol>
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<hr class="wp-block-separator has-alpha-channel-opacity"/>
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<!-- wp:heading {"level":3} -->
<h3 class="wp-block-heading"><strong>그림 (Image) 처리 방안 🖼️</strong></h3>
<!-- /wp:heading -->

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<p>그림을 처리하기 위해서는 시각 정보를 텍스트 정보로 변환하는 과정이 필수적입니다.</p>
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<!-- wp:list {"ordered":true,"start":1} -->
<ol start="1" class="wp-block-list"><!-- wp:list-item -->
<li><strong>이미지 캡셔닝 (Image Captioning)</strong>: 이미지의 내용을 설명하는 <strong>간결한 캡션(caption)을 생성</strong>하여 텍스트 정보로 활용합니다. 예를 들어, "강아지가 공원에서 뛰어놀고 있다"와 같은 캡션은 이미지의 핵심 내용을 요약하여 검색될 수 있도록 합니다.</li>
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<!-- wp:list-item -->
<li><strong>광학 문자 인식 (OCR, Optical Character Recognition)</strong>: 인포그래픽, 차트, 문서 스캔본처럼 이미지 내에 텍스트가 포함된 경우, <strong>OCR 기술을 사용해 텍스트를 추출</strong>해야 합니다. 추출된 텍스트는 일반 텍스트 데이터처럼 처리하여 검색 및 답변 생성에 활용할 수 있습니다.</li>
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<!-- wp:list-item -->
<li><strong>멀티모달 임베딩 (Multi-modal Embeddings)</strong>: 최신 접근 방식은 <strong>텍스트와 이미지를 모두 이해하는 멀티모달 모델</strong>을 사용하는 것입니다. <code>CLIP</code>과 같은 모델은 이미지와 텍스트를 동일한 벡터 공간에 임베딩하여, "파란색 자동차 이미지"라는 텍스트 쿼리만으로 실제 파란색 자동차 이미지를 검색할 수 있게 해줍니다. 이 방식은 RAG 시스템이 시각적 내용까지 직접 이해하고 검색할 수 있도록 하여 정확도를 크게 향상시킵니다.</li>
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<!-- wp:paragraph -->
<p>결론적으로, 표는 구조를 유지하며 텍스트화하는 것이 중요하고, 그림은 시각 정보를 캡션, OCR, 또는 멀티모달 임베딩을 통해 텍스트로 변환하여 RAG 파이프라인에 통합하는 것이 효과적입니다.</p>
<!-- /wp:paragraph -->