RAG vs 파인 튜닝 : AI를 더 똑똑하게 만들기
RAG와 파인 튜닝, 언제 어떻게 선택해야 할까?
요즘 ChatGPT 같은 대형 언어 모델(LLM) 얘기가 정말 많죠? 써보면 대단하다.. 싶다가도, 학습 이후 생긴 최신 정보를 몰라서 엉뚱한 답을 하거나, 전문 영역에서 기대만큼 정확하지 않은 답변을 내놓을 때가 있어요.
그래서 최근 이런 문제를 보완하려고 RAG(Retrieval Augmented Generation)와 파인 튜닝(Fine-Tuning)이라는 방법이 주목받고 있는데요. 이번 글에선 두 방식이 뭔지, 그리고 언제 어떻게 쓰면 좋은지 쉽고 빠르게 알려드릴게요.
RAG 이 뭔가요?
RAG (검색 증강생성) : Retrieval Augmented Generation
출처 - promptingguideRAG는 말 그대로 외부 정보(Retrieval)를 검색해와서, 모델이 답변(Generation)을 생성할 때 그 정보를 함께 제공(Augmented)해주는 방식이에요. 쉽게 말해, 이미 학습된 모델이 최신 정보나 특정 분야의 전문 지식이 부족해서 엉뚱한 답을 내놓는 상황을 ‘검색’ 을 통해 보완해주는 거죠.
예를 들어, Bing Chat처럼 웹 검색과 연동해 최신 기사를 찾아 대답해주는 서비스나, Upstage의 AskUp처럼 기업 내부 문서를 통합 검색해 실시간 Q&A를 제공하는 서비스가 대표적인 RAG 사례예요.
LLM의 한계, RAG가 왜 필요할까?
1) 학습 이후 생긴 최신 정보를 모른다
예컨대, 학교 시험 범위가 바뀌었는데 LLM은 구버전 공지만 알고 있을 수 있어요. 새로운 정보를 모델 자체에 다시 학습시키려면 많은 자원과 비용이 드는데, 이 과정이 쉽지 않죠. 결국 “바뀐 시험 범위를 몰라서” 틀린 답을 할 위험이 큽니다.
→ RAG를 사용하면, ‘학교 공지 최신 버전’이나 ‘전문 문서’ 등의 새롭고 구체적인 정보를 직접 검색하여 모델에 추가로 알려줄 수 있습니다.
2) 전문 영역에서 기대만큼 정확하지 않다.
법률, 의학, 기술 문서 등 전문성이 필요한 분야에서, LLM이 충분히 학습하지 않은 정보는 제대로 답변하지 못할 수 있어요.
→ RAG를 사용하면, '학습 시점 이후에 생긴 정보를 몰라서 생기는 오류' 나 '전문 영역에서의 부정확한 답변' 을 크게 줄일 수 있습니다.
일상 예시로 살펴볼까요?
학생: “이번 수학 시험 범위가 어디까지야?” → 최신 공지사항 검색 후 정확한 답변
직장인: “우리 회사 연차 사용 규정이 뭐야?” → 회사 인사규정 문서 조회 후 최신 규정 반영
주부: “오늘 미세먼지 농도가 어때?” → 실시간 기상정보를 검색 후 답변
노년층: “우리 동네 야간진료 병원이 어디야?” → 현재 운영 중인 병원 리스트 확인 후 안내
RAG 요약
RAG는 'LLM이 몰랐던 새로운 자료' 를 가져와서 함께 활용하므로, 최신 정보를 모르는 문제와 전문 지식 부족에서 오는 부정확성을 동시에 보완해줍니다.
모델을 통째로 다시 학습시키지 않아도 된다는 점에서, 비용과 시간을 절약하면서도 더욱 정확하고 유용한 답변을 이끌어낼 수 있죠.
파인 튜닝이란?
파인튜닝(Fine-Tuning), RAG로도 해결하기 어려운 문제를 해결하기 위해 필요함
출처 - TuringRAG가 최신 정보나 부족한 지식을 보완해주는 데는 뛰어나다고 했죠? 하지만 모델 자체가 특정 문체나 논리적 구조, 깊이 있는 절차를 이해해야 하는 경우엔 RAG만으로 한계가 있습니다. 그래서 탄생한 방식이 파인 튜닝(Fine-Tuning) 이에요.
예컨대 국내 서비스인 뤼튼(Wrtn) 은 마케터들이 쓰는 광고 카피나 SNS 문구를 더 쉽게 만들도록 파인 튜닝된 모델을 활용해요. 브랜드별 원하는 톤&매뉴얼을 미리 학습해두면, 특정 회사의 마케팅 방향에 맞는 문장을 일관되게 생성할 수 있답니다.
RAG로 해결하지 못하는 문제들
1) 고유한 문체·브랜드 톤을 학습해서, 일관되게 유지하기
RAG 한계: RAG는 '검색'으로 최신 정보나 특정 데이터를 추가하는 데 탁월합니다. 하지만 모델 고유의 말투나 어조, 특정 표현 규칙 같은 내재적 스타일은 검색만으로 완벽하게 교정하기 어렵습니다. 즉, RAG는 어떤 말투로 대답해야 하는지까지는 세밀하게 조정하지 못해요.
파인 튜닝 예시: 예를 들어, 패션 브랜드 A가 20대 여성 고객을 대상으로 귀엽고 발랄한 톤을 유지하면서 제품 홍보 문구를 쓰고 싶어 한다면, 관련 텍스트(광고 카피, 블로그 포스트 예시 등)를 모델에 추가 학습시켜 일관된 브랜드 톤을 내재화할 수 있습니다. 파인 튜닝 후에는 "쉽고 짧은 문장, 특정 용어('러블리', '톡톡 튀는') 반복 사용" 등을 자동으로 반영해 답변을 생성하죠.
2) 전문 분야의 논리와 절차까지 깊이 이해하기
RAG 한계: 예컨대 법률 자문이나 의료 문헌 해석처럼, 단순히 문서를 찾아서 붙여주는 것만으로 해결되지 않는 논리적 해석이나 절차적 이해가 필요한 경우가 많습니다. RAG는 관련 문서를 검색해 제공할 순 있어도, 모델이 그 문서를 어떻게 해석하고 정확히 어떤 순서로 처리해야 하는지까지는 세부적으로 가르치기 어려워요.
파인 튜닝 예시: 로펌에서 사용하는 사내 판례 요약 규칙, 문서 작성 형식, 판결문 구조를 모델에 파인 튜닝으로 깊이 학습시키면, 단순히 '판례 텍스트를 검색해서 보여주기' 가 아니라, '이 부분은 이전 판례와 유사하므로 이렇게 정리해야 한다' 처럼 모델 자체가 업무 프로세스를 익힌 요약을 생성할 수 있습니다. RAG가 문서 검색을 해도, '무엇이 중요하고 어떻게 순서를 잡아야 하는지' 는 모델 내부의 논리적 학습이 필요하죠.
3) 일관된 ‘품질 기준’이나 ‘편집 규칙’ 반영하기
RAG 한계: RAG는 문서 출처를 늘려서 정보를 풍부하게 만들지만, '글을 어떻게 편집해야 하는지' 같은 편집상의 규칙은 검색만으로 획기적으로 개선되기 힘듭니다. 예를 들어, 기사 작성 시 '제목은 30자 이내, 문단은 5줄 이내' 등의 고유한 편집 규칙이 있을 때, RAG가 이를 충실히 지키게 만들려면 매번 구체적인 지시가 필요합니다.
파인 튜닝 예시: 신문사나 미디어 회사가 그동안 쌓아온 기사 작성 매뉴얼, 편집 가이드라인, 인용 표기 방식 등을 학습 데이터로 활용해서, 파인 튜닝을 하면 모델이 자동으로 해당 규칙을 지키는 기사를 쓰도록 할 수 있습니다. 이렇게 하면 '매번 긴 지시문' 대신 이미 학습된 규칙을 토대로 일관된 형태의 텍스트를 생성하죠.
파인튜닝 정리 (Fine-Tuning)
RAG는 LLM에 새로운 정보를 제공해 '최신성'이나 '정보 부족' 문제를 해결해주지만,
모델 자체가 어떤 논리를 구사하거나, 특정 톤을 유지하고, 세밀한 편집 규칙을 따르게 만드는 데는 한계가 있습니다.
반면 파인 튜닝은 LLM을 내가 원하는 스타일·전문성·품질 기준을 깊이 학습시켜 '일관된 응답'과 '정교한 문장 생성' 을 가능하게 합니다.
따라서 RAG로 해결되지 않는 문제, "모델 고유의 말투, 전문적 논리 해석, 복잡한 편집 규칙" 등에는 파인 튜닝을 통해 모델 내부의 가중치 자체를 변화시켜야 합니다. 다시 학습을 시켜야한다는 뜻이죠.
두 방법을 적절히 조합하면 최신성과 전문성, 그리고 일관된 품질을 챙길 수 있답니다.
둘 중 뭘 선택해야 할까요? RAG vs 파인튜닝
AI 프로젝트에서 RAG와 파인 튜닝을 고를 때는, 데이터 특성과 목표를 먼저 따져봐야 합니다.
아래 4가지 기준을 참고해보세요!
RAG와 파인튜닝을 고르는 기준은? 4가지1) 데이터 변화 속도 & 최신성 측면
“실시간 혹은 최근에 업데이트된 정보가 항상 필요해요!” → RAG
e.g. 회사 공지/FAQ가 자주 바뀌거나, 외부 뉴스·날씨 정보를 계속 반영해야 할 때
“이미 확보한 과거 데이터로만 충분히 분석·활용이 가능해요!” → 파인 튜닝
e.g. 과거 사례를 정밀하게 학습해서 고정된 도메인 지식(의학, 법률 등)을 내재화하고 싶을 때
2) 출처와 투명성
"답변에 대해 ‘어디서 가져온 정보인지’ 명확히 밝혀야 해요.” → RAG
e.g. 보고서나 기사 작성 시 신뢰도 향상을 위해 출처 링크를 제시해야 하는 경우
“우리 회사 내부 문서나 브랜드 톤을 모델 안에 완전히 녹이고 싶어요.” → 파인 튜닝
e.g. 사내 규정, 업무 매뉴얼, 고유한 말투·스타일을 모델이 자연스럽게 구사해야 할 때
3) 도메인 특수성 & 전문성
“법률·의학·기술처럼 전문 지식이 중요해요.” → 파인 튜닝
e.g. 전문 용어, 논리적 구조, 세부 규칙까지 정확하게 반영해야 할 경우
“이용자가 묻는 질문 범위가 넓고, FAQ나 정보가 수시로 업데이트돼요.” → RAG
e.g. 회사 내부 업무 Q&A, 게시판 모니터링 등 광범위한 데이터를 검색·활용해야 할 때
4) 개발 리소스와 비용
“빠르게 시스템을 구축하고, 새 정보도 즉시 반영해야 해요.” → RAG
※ 대규모 모델 재학습 없이도, 검색을 잘 설계하면 곧바로 서비스 가능
“한번 제대로 모델을 학습시켜두면, 추후엔 일관된 품질로 빠르게 응답하길 원해요.” → 파인 튜닝
※ 초기 투자(학습 비용, 데이터 준비)는 들지만, 장기적으로 전문성, 일관성 확보에 효과적
결국 RAG는 “모델이 모르는 새로운 정보를 검색으로 찾아내는” 데 강점이 있고,
파인 튜닝은 “모델 자체를 특정 도메인이나 톤으로 깊이 학습”시켜 일관된 품질을 보장하는 데 뛰어납니다.
두 방법 중 하나를 고르거나, 필요하다면 함께 조합해서 쓰면 더욱 효과적인 결과물을 얻을 수 있어요.
RAG와 파인 튜닝, 함께 사용할 때의 시너지
사실 RAG와 파인 튜닝을 동시에 활용하면, 서로의 단점을 보완하며 훨씬 더 뛰어난 결과를 얻을 수 있어요.
예를 들어 금융 분야에 특화된 모델을 만든다고 가정해볼까요?
파인 튜닝 : 과거 금융 기록, 용어, 업무 매뉴얼 등을 모델에게 추가 학습시켜, 금융 전문 지식과 기업 브랜드 톤을 모델 안에 완전히 내재화합니다. 이로써 우리 회사에 맞는 문체를 유지하고, 복잡한 금융 상품 설명이나 보고서 작성 시 정확도도 올라가죠.
RAG : 매일 새로 발표되는 경제 지표나 업계 뉴스, 신규 금융 정책 등을 검색해 제공함으로써, 모델이 최신 동향을 반영해 답변하도록 돕습니다. 파인 튜닝된 모델이라도 학습 시점 이후의 새로운 사건·정보는 모를 수밖에 없으니까요.
이렇게 전문성 + 최신성을 모두 갖추게 되면,
정확하면서도 일관된 톤을 유지하면서,
가장 최신 정보까지 실시간으로 반영할 수 있어서,
사용자 입장에선 '딱 맞는 답변이 제때 나온다' 고 느낄 확률이 훨씬 높아집니다.
결국,
파인 튜닝으로 '모델 자체가 특정 도메인에 최적화' 되도록 만들고,
RAG로 외부 정보를 실시간 보충하면,전문성, 신뢰성, 최신성을 모두 챙길 수 있는 강력한 AI 서비스를 구현할 수 있어요.
마무리하며
RAG와 파인 튜닝은 대형 언어 모델을 더 똑똑하게 만들어주는 대표적인 방법입니다.
RAG는 외부 정보를 실시간으로 가져와 최신성과 출처 투명성을 강화하고
파인 튜닝은 모델 자체를 특정 도메인에 맞춰 전문성을 극대화하죠.
둘 중 어느 방식을 택할지는 서비스 성격과 데이터 환경에 따라 다릅니다.
가장 좋은 건 필요한 부분마다 적절히 조합해서 쓰는 것이고요.
그렇다면, RAG와 파인 튜닝을 실제로 어떻게 구현할 수 있을까요?
RAG라면 벡터 DB(Chroma, FAISS, Pinecone 등) 구축과 LangChain·LlamaIndex 같은 프레임워크 활용
파인 튜닝이라면 Hugging Face Transformers, PyTorch, LoRA(Low-Rank Adaptation) 기법 등을 통한 모델 재학습 방법 등
다음번에는 이러한 구현 전략과 필요한 리소스, 데이터셋 구성 팁을 좀 더 자세히 다뤄보겠습니다.
여러분도 RAG와 파인 튜닝을 적절히 조합하여, 고유한 문제를 해결하는 AI 아키텍쳐를 만들어보세요!
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