[OpenWebUI] **전체 컨텍스트 모드(Full Context Mode)** 활성화 !!

 

 

 

1 전체 컨텍스트 모드란 무엇인가? (Full Context Mode)

OpenWebUI의 **전체 컨텍스트 모드(Full Context Mode)**는 사용자가 업로드한 문서나 웹페이지의 전체 내용을 프롬프트에 그대로 주입하여 모델에 전달하는 기능입니다.
이는 RAG 기반 chunking 접근과 다르게, 문서를 쪼개지 않고 전부 전달함으로써 맥락을 최대한 보존하는 방식입니다.

1.1 주요 기능 요약

1.1.1 문서 전체 전달

• 사용자가 업로드한 파일을 임베딩하거나 쪼개지 않고 문서 전체를 모델에게 전달합니다.
• 번역, 요약, 문맥 분석 등에 특히 효과적입니다.

1.1.2 RAG와의 차별점

• RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 문서를 청크 단위로 나누고, 유사한 청크만 검색해 사용하는 방식입니다.
• 반면, Full Context Mode는 문서 전체를 그대로 주입하여 모델이 모든 문맥을 참조합니다.

1.1.3 설정 방식

• OpenWebUI 관리자 설정(Admin Settings > Documents)에서 RAG_FULL_CONTEXT를 활성화해 전체 컨텍스트 모드를 전역 적용할 수 있습니다.
• 일부 버전에서는 문서 업로드 단계에서 문서 단위로도 해당 모드를 토글할 수 있습니다.

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2 전체 컨텍스트 모드의 사용 목적과 장점

2.1 문맥 이해력 강화

2.1.1 문서 전체 흐름 분석 가능

• 문서 내 전후 문장 간의 연결고리를 유지하므로, 자연스러운 번역이나 문서 요약에 적합합니다.
• 계약서, 정책문서처럼 부분만 보면 오해할 수 있는 자료를 정확히 분석합니다.

2.1.2 논리 구조와 상호 참조 분석

• 복잡한 문서의 표와 텍스트 사이 관계, 용어 정의와 문단 간 참조 등을 놓치지 않고 분석할 수 있습니다.

2.2 정확성 및 일관성 향상

2.2.1 RAG보다 높은 정밀도

• chunk 방식은 일부 정보만 전달되므로 핵심 문장이 누락될 수 있는 위험이 있습니다.
• 전체 컨텍스트 방식은 문서 전체를 모델에 전달하므로 높은 정확도와 일관성을 제공합니다.

2.2.2 모델 최적화 활용

• GPT‑4o, Claude 3, Gemini 1.5 등 8k~128k 토큰 지원 모델과 함께 사용하면 매우 효과적입니다.
• 모델이 전체 문맥을 해석하며 작업할 수 있는 환경을 제공합니다.

2.3 단순성과 사용자 편의성

2.3.1 파이프라인 없이 사용 가능

• chunking이나 임베딩 파이프라인 없이도 바로 문서를 활용할 수 있어 구현과 유지보수가 단순합니다.

2.3.2 사용자 맞춤 설정 가능

• 특정 문서에만 Full Context 모드를 적용하거나, 전역 설정으로 전체 적용도 가능합니다.

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3 전체 컨텍스트 모드의 설정 방법과 고려 사항

3.1 활성화 절차

3.1.1 관리자 설정 경로

1. OpenWebUI에 로그인한 후, 좌측 메뉴에서 Admin Settings로 이동합니다.
2. Documents 탭에서 RAG_FULL_CONTEXT 설정을 활성화합니다.

3.1.2 문서 업로드 시 개별 설정

• 문서를 업로드할 때 “전체 컨텍스트 모드”를 개별적으로 선택할 수 있습니다.
• 일부 OpenWebUI 배포 버전에서는 이 설정이 기본으로 활성화되어 있을 수도 있습니다.

3.2 설정 결과의 동작 차이

설정 상태	작동 방식	설명
RAG_FULL_CONTEXT = True	Full Document 전달	문서 전체가 프롬프트에 포함됨
RAG_FULL_CONTEXT = False	RAG 방식	청크별로 유사한 텍스트만 검색

 

3.3 주의사항

3.3.1 토큰 한도 초과 위험

• LLM은 입력 토큰 수에 제한이 있습니다.
• 예를 들어, GPT-4는 약 128k 토큰을 초과할 경우 이전 내용이 잘리거나 무시될 수 있습니다.

3.3.2 처리 시간 증가

• 전체 문서를 프롬프트에 넣는 방식이므로 답변 속도가 느려질 수 있으며, 리소스도 더 많이 사용됩니다.

3.3.3 글로벌 적용 한계

• 현재 OpenWebUI는 RAG_FULL_CONTEXT 설정이 전역 단위로 작동하기 때문에 개별 사용자나 세션별로 동적 제어는 어렵습니다.

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4 전체 컨텍스트 vs RAG: 어떤 방식이 더 나은가?

4.1 비교 표

항목	전체 컨텍스트 모드	RAG 모드
문서 흐름 이해	✅ 우수	❌ 제한적
긴 문서 처리	❌ 토큰 한계	✅ chunk 검색
속도 및 효율	❌ 느림	✅ 빠름
구현 복잡도	✅ 간단	❌ 벡터DB 필요
사용 목적	번역, 요약, 법률 분석	FAQ 검색, 대규모 KB 질의

 

4.2 사용 권장 조건

• 전체 컨텍스트 모드 권장:
  • 단일 문서 번역
  • 논문 요약
  • 계약서 분석
• RAG 권장:
  • 수백 개 이상의 문서에서 정보 추출
  • 고객 FAQ 검색 시스템 구축
  • 성능과 속도 중시 환경

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5.1 주요 키워드 구성

본문 전체에 다음과 같은 키워드를 균형 있게 배치했습니다:

• OpenWebUI
• Full Context Mode
• RAG 설정
• 문서 전체 분석
• LLM 토큰 한도
• 문맥 기반 질의
• GPT-4와 문서 처리

5.2 검색엔진 친화적 구성

• 본문과 소제목에 키워드를 반복 노출함으로써 검색 노출 가능성을 높였습니다.
• 사용자가 자주 검색할 법한 문장 구조로 구성했습니다.
  예: “OpenWebUI 문서 전체 분석 방법”, “Full Context Mode 설정 위치” 등.

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6 결론 및 요약

• 전체 컨텍스트 모드는 문서를 청크로 쪼개지 않고 LLM에 그대로 전달하여 문맥을 완전하게 이해하게 하는 방식입니다.
• RAG보다 정확하지만, 리소스를 많이 소모하고 토큰 한도에 민감합니다.
• 사용 목적과 환경에 따라 두 방식을 유연하게 병행하는 것이 좋습니다.
• GPT‑4, Claude, Gemini 등 최신 LLM과 함께 사용할 경우 효율이 극대화됩니다.