지난 글을 통해 LLM의 파인튜닝에 대해 알아보았습니다. LLM을 활용해 기업용 AI 에이전트를 구축할 때, 많은 개발자와 기업이 파인튜닝(Fine-tuning)의 유혹에 빠집니다. 성능을 높이거나 우리 회사에 최적인 모델을 만들고자 하는 시도죠. 하지만 현재 LLM의 폭발적인 발전 속도와 비용 구조를 고려하면, 이는 종종 비효율적이고 위험한 전략이 됩니다.
결론부터 말하면, 대부분의 기업 미션에서는 파인튜닝보다 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)를 활용하는 것이 훨씬 더 효율적이고 지속 가능한 전략입니다. 왜인지 알아볼까요?
1. 파인튜닝의 함정📉
파인튜닝은 모델의 성능을 향상시키지만, LLM 시장의 속도 때문에 그 가치가 빠르게 증발해버립니다. 이는 마치 과거 기업들이 브라우저 웹킷(WebKit) 엔진을 다운스트림하여 자체 브라우저를 만들고 커스터마이징하던 상황과 유사해요.
- 구식이 되어버리는 위험: 힘들게 파인튜닝을 완료해도, 몇 달 뒤 OpenAI나 Google에서 훨씬 더 강력한 기본 모델로 업그레이드되어 시되면, 파인튜닝 모델은 순식간에 구식(obsolete)이 됩니다.
- 지속 불가능한 유지보수 비용: 새로운 기본 모델 버전이 나올 때마다 기업은 막대한 시간과 GPU 자원을 들여 모델을 재학습시켜야 합니다. 이는 지속적으로 비용을 발생시키는 비효율적인 유지보수 작업이죠. 파인튜닝은 지식을 모델에 주입하는 가장 비싸고 느린 방법입니다.
2. RAG: 비용 효율성과 정보 최신성을 보장하다 🔑
RAG(검색 증강 생성)는 LLM의 추론 능력과 기업의 최신 내부 지식을 분리하여 결합하는 스마트한 접근 방식이에요. AI 에이전트 구축에 RAG를 우선하는 것이 효율적인 이유는 다음과 같습니다.
① 실시간 정보 반영: "오늘의 데이터"를 사용한다
파인튜닝은 학습 데이터 시점의 지식만을 반영합니다. 반면, RAG는 AI 에이전트가 질문을 받으면 가장 최신의 기업 내부 문서, 데이터베이스, API 등에서 관련 정보를 실시간으로 검색하여 LLM에 제공합니다.
- 기업 데이터의 최신성 보장: HR 정책, 재고 현황, 당일 영업 보고서 등 자주 바뀌는 최신 정보를 즉각적으로 답변에 활용할 수 있습니다.
- 재학습 불필요: 정보가 업데이트될 때마다 모델을 건드릴 필요 없이, 검색 인덱스만 갱신하면 됩니다.
② 압도적인 비용 효율성 💰
파인튜닝에 필요한 GPU 자원과 데이터 정제 비용은 매우 높은 반면 RAG는 이와 달리 비용 효율성이 높습니다.
- API 기반 모델 활용: RAG는 이미 잘 훈련된 범용 LLM(예: GPT-4, Gemini)을 API 호출 형태로 사용합니다. 기업은 모델 전체를 소유하고 학습시키는 대신, 사용한 만큼만 비용을 지불하게 되죠.
- 지식의 분리: 모델에 지식을 학습시키는 대신, 검색 인프라(Vector DB 등)에 지식을 저장하므로, 전체 시스템의 운영 비용이 훨씬 낮고 예측 가능합니다.
③ 신뢰성 확보 및 환각(Hallucination) 방지 ✅
기업용 AI 에이전트에서 가장 중요한 것은 정확성과 신뢰성이잖아요?
- 투명한 출처 제시: RAG 에이전트는 답변의 근거가 된 내부 문서의 출처(Source Citation)를 함께 제시하는데요, 이는 사용자가 정보를 검증할 수 있게 하기 때문에 보다 안전하게 일을 할 수 있습니다.
- 환각 위험 최소화: 정확한 검색 결과를 기반으로 답변하도록 유도하기 때문에 LLM이 내부지식 없이 환각하는 위험을 최소화합니다.
💡 결론: LLM은 도구, RAG는 전략
LLM 시대의 기업 전략은 모델 자체의 성능을 높이는 것이 아니라, 강력한 외부 모델을 기업 데이터와 얼마나 효율적으로 연결하는지에 달려 있습니다.
파인튜닝은 여전히 특정 상황에서는 유효하지만, 정보 검색 및 질의응답이라는 일반적인 기업 미션에서는 RAG를 통해 비용을 절감하고, 최신 정보를 활용하며, 신뢰도를 확보하는 것이 가장 스마트하고 지속 가능한 AI 에이전트 구축 전략입니다.
이제 중요한 것은 모델 자체가 아니라, 기업이 보유한 지식의 품질과 이를 LLM에 효율적으로 연결하는 RAG 파이프라인인 것이죠.
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