🔍 1. 서론: 웹에서 데이터를 어떻게 불러올까?
현대의 많은 AI 애플리케이션—특히 LLM 기반 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템—은 웹의 방대한 정보를 불러와 처리하는 작업이 핵심입니다. 이때 등장하는 것이 바로 Loader 들이죠.
웹 데이터를 어떻게 파싱하느냐에 따라 검색 정확도, 응답 신뢰도, 시스템 성능까지 좌우됩니다. 오늘은 그중 웹 기반 데이터를 다룰 때 자주 사용되는 두 Loader, WebBaseLoader 와 UnstructuredLoader 의 차이를 완벽히 정리해보겠습니다.
🧠 2. LangChain의 데이터 로딩 개념 이해하기
LangChain에서 Loader는 문서 기반 데이터의 전처리 단계를 담당하는 컴포넌트입니다. 다양한 소스에서 데이터를 가져와 Document 객체로 반환합니다.
from langchain.document_loaders import WebBaseLoader
loader = WebBaseLoader("https://example.com")
docs = loader.load()위 코드에서 보이듯, loader.load()를 호출하면 해당 소스에서 텍스트가 추출되고, 이를 LangChain이 사용할 수 있도록 문서화해준다.
LangChain에는 다양한 Loader가 있지만, 웹 기반 데이터를 다룰 때 주로 사용되는 두 Loader는 다음과 같습니다.
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WebBaseLoader: 웹 페이지에서 HTML 파싱을 통해 텍스트 추출
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UnstructuredLoader: 다양한 포맷의 파일 또는 URL을 처리하며, NLP 기반 구조 분석까지 제공
🧠 3. WebBaseLoader란?
✅ 개요
WebBaseLoader는 간단한 HTML 웹페이지에서 텍스트를 추출하는 Loader다. 내부적으로 requests와 BeautifulSoup을 이용해서 웹 페이지를 긁어오고, HTML 태그를 제거한 후 텍스트만 반환한다.
⚙️ 작동 방식
from langchain.document_loaders import WebBaseLoader
loader = WebBaseLoader("https://example.com")
docs = loader.load()requests.get()으로 HTML을 가져온 후BeautifulSoup으로 HTML 파싱<script>,<style>등 불필요한 태그 제거- 텍스트만 남겨서
Document로 반환
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| 설치가 간단하고 빠르게 작동 | 웹 구조가 복잡하면 정보 추출 누락 가능 |
| 작은 웹 페이지에는 충분히 효과적 | 문서 내 구조적 의미(섹션, 표 등) 반영 불가능 |
| LangChain에 내장되어 별도 설정 불필요 |
4. UnstructuredLoader란?
✅ 개요
UnstructuredLoader는 Unstructured 라이브러리를 기반으로 한 Loader로, 문서의 구조를 인식 하면서 텍스트를 추출할 수 있다. PDF, HTML, DOCX, PPTX 등 다양한 포맷을 지원하며, 특히 웹 페이지를 처리할 때도 자연어 구조 분석을 적용한다.
⚙️ 작동 방식
from langchain.document_loaders import UnstructuredURLLoader
loader = UnstructuredURLLoader(urls=["https://example.com"])
docs = loader.load()- HTML을 가져온 뒤
- NLP 기반 분석기를 통해 문서의 본문, 제목, 리스트, 표 등을 구조적으로 분석
- 이를 Element 단위로 분할 후 LangChain의 Document로 변환
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| 구조적 정보 보존 (예: 표, 리스트, 섹션) | unstructured 라이브러리 및 종속 설치 필요 |
| 정확도 높고 다양한 문서 유형 처리 가능 | 처리 속도가 상대적으로 느림 |
| Preprocessing 없이 RAG 적용 가능 | CPU 자원 소모 큼 |
5. WebBaseLoader vs UnstructuredLoader 비교
| 항목 | WebBaseLoader | UnstructuredLoader |
|---|---|---|
| 지원 포맷 | HTML 기반 웹 페이지 | HTML, PDF, DOCX 등 다수 |
| 파싱 방식 | BeautifulSoup (단순 HTML 태그 제거) | NLP 기반 구조 분석 (Unstructured.io) |
| 추출 정확도 | 구조 무시한 전체 텍스트 | 문단, 제목, 표 등 구조 인식 |
| 설치 편의성 | 기본 설치 포함 (가볍고 빠름) | 별도 종속 필요 (unstructured, python-docx, etc.) |
| 속도 | 빠름 | 상대적으로 느림 |
| RAG에 적합한가? | 간단한 소스에 적합 | 복잡한 문서에 적합 |
So..?
WebBaseLoader는 빠르고 가볍지만 구조적 정보가 필요한 RAG 시스템에는 부족할 수 있음!
UnstructuredLoader는 복잡한 문서나 다양한 포맷을 다룰 때 강력함!
6. 실전 예제: 스파르타 코딩 클럽 사이트 반영 RAG 챗봇 구현하기
🔗 웹 기반 RAG 시스템 (Retrieval-Augmented Generation)
https://github.com/JaeyeonE/LLM_study/tree/main/step2_RAG
7. 언제 어떤 Loader를 써야 할까?
✅ WebBaseLoader를 추천하는 경우
- 단순 HTML 블로그, 위키 페이지 등
- 속도가 중요하고 전처리 없이 바로 써야 할 때
- 테스트 목적의 샘플 수집
✅ UnstructuredLoader를 추천하는 경우
- PDF, PPTX, DOCX 등 다양한 문서 포맷을 처리할 때
- 구조적 정보(제목, 소제목, 표 등)를 보존해야 할 때
- 정확한 chunking과 semantic search가 필요한 RAG 파이프라인 구성 시
8. 결론: 목적에 맞는 선택을 할 것!
웹에서 정보를 가져올 때 어떤 Loader를 선택하느냐는 단순한 기술 선택을 넘어, 전체 RAG 시스템의 정확도, 성능, 확장성에 영향을 준다.
빠르고 단순한 처리가 목표라면 WebBaseLoader로 충분할 수 있다.
정교한 정보 추출과 문서 구조가 중요한 상황이라면 UnstructuredLoader를 적극 활용하자.
✅ 실전 팁:
RAG 시스템을 구성할 땐, WebBaseLoader로 먼저 빠르게 시도해보고, 구조 보존이 필요하다고 판단되면 Unstructured로 리팩터링하는 접근이 효율적이다.
