Next.js 15에서 PDF RAG 구축하며 마주친 5가지 난관 – 그리고 제가 해결한 방법

(dev.to)

Next.js 15 환경에서 PDF RAG 시스템을 구축하며 직면한 파싱 라이브러리 호환성, 데이터 청킹 전략, 프론트엔드 상태 관리 및 LLM 응답 최적화 등 5가지 핵심 기술적 난관과 구체적인 해결 방법을 상세히 분석합니다.

이 글의 핵심 포인트

1Node.js 환경과 충돌하는 `pdf-parse` 대신 Edge/Serverless 환경에 적합한 `unpdf` 사용 권장
2문맥 손실을 방지하기 위해 문단 단위 분할 및 25단어 수준의 오버랩(Overlap) 청킹 전략 적용
3React 상태 관리 시 직접적인 변수 수정이 아닌 `setState`를 통한 정확한 리렌더링 보장 필요
4LLM의 불필요한 추론을 방지하기 위해 프롬프트 제약과 Temperature 조절(0.6 → 0.2) 병행
5Next.js App Router의 캐싱 이슈 해결을 위해 `visibilitychange` 이벤트를 활용한 데이터 재로딩 구현

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

단순히 LLM API를 호출하는 것을 넘어, 실제 서비스 가능한 수준의 RAG 시스템을 구축하기 위해서는 데이터 전처리(Parsing, Chunking)와 인프라 환경(Edge/Serverless)에 최적화된 엔지니어링이 필수적임을 보여줍니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

최근 Next.js 15와 같은 최신 프레임워크는 서버리스 및 Edge 컴퓨팅을 지향하며 강력한 캐싱 기능을 제공하지만, 이는 동시에 개발자가 기존의 Node.js 기반 라이브러리나 데이터 동기화 로직을 재설계해야 하는 기술적 부채를 야기합니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

AI 애플리케이션 개발의 초점이 '모델 성능'에서 '데이터 파이프라인의 정교함'으로 이동하고 있음을 시사하며, 개발자들에게 단순 프롬프트 엔지니어링 이상의 데이터 엔지니어링 역량을 요구하고 있습니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

빠른 MVP 출시를 지향하는 한국 스타트업들은 라이브러리 선택과 초기 아키텍처 설계 단계에서 Edge 환경과의 호환성을 반드시 검토해야 하며, 이는 추후 인프라 비용 절감 및 확장성과 직결됩니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

이 글은 RAG 시스템 구축의 성패가 LLM 모델 자체보다 '데이터를 어떻게 쪼개고(Chunking), 어떻게 전달하며(Parsing), 어떻게 보여줄 것인가(UI/UX)'라는 엔지니어링 디테일에 달려 있음을 날카롭게 지적합니다. 특히 단순 단어 수 기반 청킹에서 문맥 유지를 위한 오버랩 전략으로 전환하여 성능을 높인 사례는 AI 서비스의 품질을 결정짓는 핵심적인 인사이트입니다.

다만, 기술적 최적화에는 트레이드오프가 존재합니다. 예를 들어, `unpdf`와 같은 Edge 최적화 라이브러리 사용이나 복잡한 오버랩 청킹 로직은 개발 비용과 시스템 복잡도를 높일 수 있습니다. 스타트업 창업자는 '완벽한 검색 품질'을 위한 엔지니어링 비용과 '빠른 시장 진입' 사이의 균형을 잡아야 합니다. 초기에는 단순한 구조로 시작하되, 데이터 파이프라인의 모듈화된 설계를 통해 기술적 난관에 유연하게 대응할 수 있는 구조를 만드는 것이 가장 실행 가능한 전략입니다.

원문 보기 →