콘텐츠를 정리하고 단순화하는 것 외에도, 검색 성능을 높이기 위해 문서를 향상시키는 강력한 방법들이 있습니다. 그 중 가장 효과적인 방법 중 하나는 맥락과 메타데이터를 추가하는 것입니다.

먼저 메타데이터부터 살펴보겠습니다. 메타데이터란 문서 자체에 대한 정보, 예를 들어 제목, 저자, 날짜, 주제 등을 의미합니다. 이러한 정보를 포함하면, 에이전트가 특정 식별자를 기반으로 문서를 검색하는 데 매우 유용합니다. 예를 들어 사용자가 특정 저자가 다룬 주제를 검색할 때, 메타데이터가 포함되어 있으면 AI가 올바른 문서를 더 빠르게 찾을 수 있습니다.

파일 전반에 사용되는 키워드와 주제를 정의하는 것도 좋은 방법입니다. 문서나 섹션의 시작 부분에 자주 사용되는 키워드에 대한 간단한 정의를 제공해 보세요. 이러한 용어집은 콘텐츠를 더 명확하게 이해할 수 있게 해주며 정보 검색 성능을 높여줍니다.

다음은 문서 요약입니다. 각 문서의 시작이나 끝에 요약을 제공하면 에이전트가 더 넓고 포괄적인 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. 요약은 주요 내용을 간결하게 정리해주어, AI가 문서의 핵심을 빠르게 파악할 수 있게 합니다.

문서 내에 메타데이터, 요약, 정의를 추가하면 LLM이 해당 콘텐츠를 더 깊이 이해할 수 있습니다. 이러한 개선은 에이전트가 사용자 질문을 더 정확하고 효율적으로 해석, 검색, 응답할 수 있도록 도와줍니다.

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