본 논문은 구조화된 벤치마크 코퍼스(corpus)로서 독일 민법(German Civil Code)을 사용하여, 독일 성문법에 대한 검색 증강 생성 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)을 위한 청킹 (Chunking) 전략을 조사합니다. 우리는 구조적 단위 (조항 (sections), 항 (subsections), 문장 (sentences), 명제 (propositions)), 고정 크기 윈도우 (fixed-size windows), 문맥적 청킹 (contextual chunking), 의미론적 클러스터링 (semantic clustering), Lumber 스타일 청킹, 그리고 RAPTOR 기반 계층적 검색 (hierarchical retrieval)을 포함한 다양한 세분화 접근 방식을 구현하고 비교합니다. 모든 방법은 조항 수준의 골드 라벨 (gold labels)이 포함된 법률 질의응답 데이터셋에서 평가되었으며, 재현율 (recall), 쿼리 지연 시간 (query latency), 인덱스 구축 시간 (index build time), 그리고 저장 공간 요구 사항을 측정했습니다. 결과에 따르면, 고유한 법적 구조—특히 조항 (section) 및 항 (subsection)—에 정렬된 검색 기반의 청킹 전략이 가장 높은 재현율을 달성한 반면, 이 구조를 무시하는 더 복잡한 접근 방식은 더 낮은 성능을 보였습니다. 또한 이러한 단순한 방법들은 문맥적 청킹 (contextual chunking), RAPTOR, Lumber와 같은 LLM 집약적 기술에 비해 유리한 계산 효율성을 제공합니다. 본 연구 결과는 의미론적 풍부함 (semantic enrichment)과 운영 비용 사이의 핵심적인 트레이드오프 (trade-off)를 강조하며, 효과적인 법률 정보 검색을 위해서는 도메인 특화 구조를 보존하는 것이 매우 중요하다는 것을 입증합니다.