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AI 기업·투자·사업

패시지 (Passage)

정의

LLM 이 RAG · grounding 단계에서 인용·합성의 기본 단위로 사용하는, 페이지 전체가 아닌 단락 크기의 자기완결 텍스트 조각

#Passage#패시지#RAG#Grounding#Context Window#GEO#AEO

패시지란?

패시지 (Passage) 는 LLM 이 답변을 만들 때 페이지 전체가 아니라 의미 단위로 잘라 사용하는 단락 크기의 텍스트 조각입니다. 보통 100~500 토큰 분량으로, RAG 와 grounding 단계에서 인용·합성의 기본 단위가 됩니다.

쉬운 비유:

  • 페이지 = 한 권의 책
  • 패시지 = 그 책에서 "이 문제의 답이 여기 있다" 며 떼어낸 한 단락

토큰과 무엇이 다른가요?

토큰과 패시지는 계층이 다른 단위입니다.

단위 크기 역할
토큰 (token) 글자 또는 단어 조각 LLM 처리·비용·context window 계산의 최소 단위 "ChatGPT" → 3 토큰
패시지 (passage) 수십~수백 토큰 retrieval · 인용의 의미 단위 (단락) 헤딩 직후 핵심 답변 단락 1개

비유로 정리하면, 토큰은 글자·음절, 패시지는 단락입니다. 패시지는 토큰을 의미 단위로 묶은 것이며, LLM 의 context window 크기는 토큰 수로 제한됩니다.

왜 중요한가요?

흔한 오해 하나 — "내 페이지 전체가 LLM 답변에 인용된다" 고 가정하는 것입니다. 실제로는 한 페이지에서 1~2 개 패시지만 컨텍스트에 들어가는 경우가 대부분입니다. 따라서 페이지 단위 도메인 권위 (domain authority) 보다 단락 단위 품질이 답변 합성을 좌우할 때가 많습니다.

잘 잘리는 페이지의 특징

  • 직접 답변 단락: 헤딩 직후 50~200자에 핵심 답변을 제공하는 단락
  • schema 마크업: FAQPage · HowTo · Article 같은 schema 는 LLM 이 패시지 경계를 명확히 인식하게 함
  • 단락 자기완결성: 패시지 하나만 떼어내도 의미가 통해야 함 — "앞에서 설명한 것처럼…" 같은 표현은 그라운딩에 불리
  • 질문형 H2/H3: 한 페이지 안에서 sub-query 별 답변이 분리된 구조

잘 쓴 페이지가 아니라 잘 잘리는 페이지가 컨텍스트에 들어갑니다.

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