> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.nora.my/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 강화(Enrichment) > 청크에 임베딩, 태그, 엔티티, 언어 라벨을 붙입니다 **Enrich** 단계는 청크가 리트리벌에 쓸 메타데이터를 얻는 곳입니다. 이 단계의 블록은 더하기만 합니다. 각자 새 필드를 붙이죠. Enrich 블록 설정 — JavaScript 또는 Python 스크립트로 필드를 뽑아 붙인다 ## 강화 블록 ### Embed 청크 텍스트를 밀집 벡터로 바꿉니다. 데이터에 맞는 임베딩 제공자를 고릅니다(비영어는 다국어, 큰 청크는 긴 컨텍스트, 비용이 걱정이면 작은 차원). 픽커가 차원, 컨텍스트 창, 1k 토큰당 비용을 보여줘 견줄 수 있습니다. 임베딩이 의미 검색을 가능하게 합니다. 공간에서 더 가까운 벡터가 서로 더 관련 있죠. 청크마다 Output 스토어에 쓰이는 `vector` 필드를 얻습니다. ### 자동 태그(LLM) 작은 모델에게 청크마다 태그를 달게 합니다. 쓸 수 있는 태그 목록과 짧은 지시를 줍니다. 흔히 이렇게 씁니다. * Domain: `billing`, `auth`, `pricing`, `security` * Audience: `internal`, `customer`, `developer` * Content type: `how-to`, `reference`, `troubleshooting` 태그는 거를 수 있는 메타데이터가 됩니다. [필터](/ko/build/retrieval/filters)를 참고하세요. ### 엔티티 추출 이름 붙은 엔티티를 찾아 정규화합니다. * 사람, 조직, 위치. * 제품, SKU, 프로젝트 코드. * 날짜와 기간. * regex나 작은 분류기로 만든 커스텀 엔티티. 찾은 엔티티마다 검색할 수 있는 필드로 붙습니다. "Acme Corp가 나온 청크를 다 보여줘" 같은 검색형 리트리벌 쿼리에 좋습니다. ### 언어 감지 청크의 언어를 찾아 메타데이터 필드로 씁니다. Agent마다 언어 필터를 걸 수 있게 해 줍니다. ### 요약 생성기 청크마다 한 단락 요약을 붙입니다. 리트리벌이 전체 청크뿐 아니라 요약으로도 검색할 수 있어, 짧고 키워드 많은 쿼리에서 리콜이 더 나을 수 있습니다. ### 감성 / 유해성 감성 점수와 유해성 플래그를 붙입니다. 지식에 고객 메시지가 있고, 감정 신호로 거르거나 라우팅하고 싶을 때 좋습니다. ### 커스텀 강화기(인라인) JS/Python 인라인 함수입니다. 청크를 받아 붙일 메타데이터를 돌려줍니다. 여러분 채점 서비스를 부를 때 좋습니다. ## 비용 관리 강화는 비용이 쌓이는 곳입니다. LLM 호출도, 임베딩도 다 돈이죠. 레버가 둘 있습니다. * **Batch size** 임베딩 API는 배치가 훨씬 쌉니다. 기본 100. * **Skip if unchanged** 기본 켜짐. 콘텐츠 해시가 같은 청크는 파이프라인을 다시 돌려도 다시 강화하지 않습니다. 실행 로그가 블록별 강화 비용을 보여줍니다. ## 순서 강화기는 이은 순서대로 돕니다. 어떤 강화기는 앞 것의 출력을 씁니다. 예를 들어 뽑아낸 엔티티를 하류 태그 분류기의 입력으로 넣죠. 서로 딸린 게 없으면 블록을 자동으로 병렬로 돌려 빠르게 합니다. ## Enrich가 안 하는 것 강화 블록은 청크 텍스트 자체를 고치지 않습니다. 메타데이터만 더합니다. 텍스트를 바꿔야 하면(번역, 본문을 요약으로) Normalize에서 커스텀 변환으로 하세요.