RAG 한계? 기업용 LLM 파인튜닝 도입 신호 3가지
검색 증강 생성 RAG 방식 장점 및 기술적 한계
안녕하세요!! 8년 차 PM 리뷰온리에요!!
2026년 현재, 정말 눈만 뜨면 새로운 AI 서비스가 쏟아져 나오고 있죠?
PM 입장에서는 사용자의 만족도가 제각각인 상황이 참 고민스러울 수밖에 없어요!
처음에는 RAG(검색 증강 생성) 방식으로도 충분해 보였지만,
서비스가 고도화될수록 갈증이 생기기 마련이죠...
우리 서비스만의 특수한 도메인 지식을 완벽하게 학습하고,
마치 우리 팀원처럼 말해주는 AI를 만들기 위해
이제는 파인튜닝이라는 카드를 진지하게 고민해야 할 때가 온 거예요!!
오늘은 많은 PM 동료분들이 고민하시는
RAG와 LLM 파인튜닝의 경계선에 대해 아주 시원하게 정리해 드릴게요!!
검색 증강 생성 RAG 방식 장점 및 기술적 한계
RAG는 정말 혁신적인 기술이에요.
외부 지식 베이스에서 정보를 실시간으로 찾아와 답변을 생성하기 때문에,
모델이 학습하지 않은 최신 정보를 반영하기에 아주 유리하죠.
할루시네이션을 억제하는 데도 큰 효과가 있어서
저도 초기 프로젝트에서는 RAG를 적극적으로 활용했답니다!
비용 효율성 측면에서도 아주 훌륭한 선택지인 건 분명해요. ㅎㅎ
하지만 RAG는 어디까지나 외부 지식을 빌려오는 방식이라는 점을 잊으면 안 돼요.
모델 자체의 지능이나 말투, 즉 성격을 근본적으로 바꾸지는 못하거든요ㅠㅠ
지식은 풍부해질지 몰라도 우리 브랜드만의 독특한 감성이나
복잡한 내부 로직을 수행하는 데는 한계가 명확해요.
정보를 잘 찾아주는 비서 역할은 충분하지만,
우리 서비스를 대표하는 얼굴이 되기엔 2% 부족한 느낌이랄까요?
기업용 AI LLM 파인튜닝 전환 필요한 신호 3가지
1. 브랜드 고유 말투 및 톤앤매너 부재
RAG를 쓰다 보면 답변이 너무 기계적이고 딱딱하다는 피드백을 자주 받게 돼요.
범용 모델이 가진 기본 말투가 워낙 강하기 때문인데요!
우리 서비스가 추구하는 친절함이나 위트,
혹은 전문적인 권위가 답변에 묻어나지 않는다면 사용자 경험은 떨어질 수밖에 없어요.
답변의 구조나 어휘 선택까지 우리 브랜드 가이드라인에 맞추고 싶다면
파인튜닝이 필수적인 신호라고 볼 수 있어요!!
2. 특수한 비즈니스 규칙 및 복잡한 워크플로우
일반적인 LLM이 이해하기 어려운 우리 서비스만의 복잡한 도메인 로직이 반복될 때도
LLM 파인튜닝을 고려해야 해요!
예를 들어 특정 업계에서만 사용하는 전문 용어나,
우리 회사 내부의 복잡한 결재 승인 프로세스 같은 것들이죠.
RAG로 지식을 주입해도 모델이 그 로직을 완벽히 소화하지 못해 엉뚱한 가이드를 준다면,
모델의 뇌 구조 자체를 우리 업무에 최적화하는 파인튜닝 작업이 필요해요 :)
3. 운영 효율성 및 비용 최적화 한계
무거운 범용 모델을 계속 쓰면서 RAG로 긴 컨텍스트를 넘겨주는 방식은
비용과 속도 면에서 부담이 커질 수 있어요!
특히 트래픽이 몰리는 서비스라면 더더욱 그렇죠ㅠㅠ
이럴 때는 가벼운 오픈소스 모델을 우리 데이터로 파인튜닝해서 사용하는 것이 훨씬 경제적이에요.
모델은 작아지지만 우리 서비스 분야에서만큼은 훨씬 높은 정확도와 빠른 반응 속도를 보여주니까
일석이조라고 할 수 있겠죠~
LLM 데이터 정제 및 GPU 자원 관리 리스크 대응 방안
파인튜닝이 좋다는 건 알지만 PM으로서 선뜻 나서기 어려운 이유가 있죠.
바로 기술적인 허들이 높기 때문이에요!
양질의 학습 데이터를 설계하고 정제하는 과정부터,
엄청난 비용이 드는 GPU 자원을 관리하는 것까지 PM 혼자서 결정하기엔 리스크가 너무 커요ㅠㅠ
잘못된 데이터로 학습시켰다가 모델의 전체 성능이 무너지는 대참사가 일어날 수도 있으니까요.
이 문제를 해결하려면 비즈니스 언어를 기술적인 언어로 완벽하게 번역해 줄 파트너가 필요해요.
우리 서비스의 비즈니스 목표를 정확히 이해하고
어떤 데이터를 어떻게 가공해야 최적의 결과가 나올지 함께 고민하는 파트너가 필요하죠.
이런 든든한 조력자가 있다면 기술적 리스크는 줄이고 서비스의 완성도는 극대화할 수 있어요.
비즈니스 목표 달성을 위한 AI 개발 업체 선정 기준
이런 고민을 하던 중에 제가 프로젝트를 진행하며
정말 큰 도움을 받았던 외주개발사는 바로 똑똑한개발자인데요!
제가 이곳을 신뢰하게 된 이유는 우리 서비스의 상황을 면밀히 분석해서
RAG와 파인튜닝을 어떻게 조합하는 것이 가장 효율적일지
전략적인 컨설팅을 먼저 제안해 주셨기 때문이에요.
덕분에 불필요한 시행착오를 정말 많이 줄일 수 있었어요ㅎㅎ
특히 똑똑한개발자는 데이터 아키텍처 설계 능력이 정말 탄탄한데요,
파인튜닝의 핵심은 결국 데이터인데, 학습 데이터를 어떻게 구성해야
모델이 우리 서비스의 로직을 가장 잘 이해할지 깊이 있게 고민해 주시더라고요.
개발 스택뿐만 아니라 실제 운영 환경에서의 비용 최적화까지 고려해 주시는 모습에
PM으로서 정말 큰 감동을 받았어요~
비즈니스 우선순위를 함께 고민해 주는 파트너십 덕분에
프로젝트 목표를 달성할 수 있게 되었어요! ㅎㅎ
LLM 파인튜닝을 고려중이라면 똑똑한개발자 상담 받아보세요.
아래 링크 있어요!
이제는 LLM 파인튜닝을 고려해야 할 때!
최고의 PM이 되기 위해서는 우리 서비스에 딱 맞는
최고의 도구를 직접 만들어낼 줄 알아야 한다고 생각해요.
2026년의 AI 경쟁에서 앞서 나가기 위해서는
우리 서비스만의 특징을 AI에 불어넣는 파인튜닝의 과정이 반드시 필요할 거예요 :)
오늘도 끝까지 읽어주셔서 정말 감사합니다.
댓글과 공감도 부탁드려요~ ㅎㅎ
