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Architecture

파인튜닝이냐, RAG냐

엔터프라이즈 AI 의사결정 프레임워크: 각 접근법의 비용이 정당화되는 조건

저자

Tenten AI Research

ML Engineering

게시일

수정일

읽기 시간

19 min

fine-tuningRAGLoRAdecision frameworkcost model
파인튜닝이냐, RAG냐

요약

파인튜닝과 검색 증강 생성(RAG) 사이의 선택은 엔터프라이즈 AI 시스템 설계에서 가장 자주 논쟁이 벌어지는 아키텍처 결정입니다. 그리고 가장 자주 잘못 내려지는 결정이기도 합니다 — 팀들은 문제가 실제로 무엇을 요구하는지가 아니라, 무엇이 기술적으로 흥미로운지를 기준으로 선택하곤 합니다.

이 백서는 파인튜닝, RAG 또는 둘 다 선택할 기준을 제시합니다. 결정은 작업, 사용 가능한 학습 데이터, 검색 요구사항, 평가 결과에 따라 달라집니다.

가장 먼저, 그리고 가장 중요하게 짚어야 할 점은 이것입니다. 파인튜닝과 RAG는 서로 다른 문제를 풉니다. 파인튜닝은 모델이 무엇을 할 줄 아는지를 바꿉니다. RAG는 추론 시점에 어떤 정보를 쓸 수 있는지를 바꿉니다. 이 두 문제를 뒤섞는 것이야말로 이 분야에서 일어나는 대부분의 아키텍처 실수의 뿌리입니다.

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