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기업용 LLM을 위한 RAG, 파인튜닝 전략 가이드

July 23, 2025

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기업에서 LLM을 실제 업무에 도입하려 할 때, 가장 자주 받는 질문이 있습니다.

| “RAG(검색 증강 모델)로 충분할까? 아니면 도메인 특화 파인튜닝을 해야 할까?”

AI 기술이 고도화되고 오픈소스 생태계가 풍성해지면서 LLM을 둘러싼 선택지는 많아졌지만, 실무자는 항상 시간과 비용, 보안과 유지보수라는 현실에 맞닥뜨립니다. 이 글에서는 바로 그 ’현실’을 기준으로 기업용 LLM을 위해 RAG와 파인튜닝 중 어떤 접근이 적합할지, 그리고 두 가지를 어떻게 조합할 수 있을지를 전략적인 관점에서 풀어보려고 합니다.

왜 이 주제가 중요한가?

대부분의 기업은 정형화되지 않은 사내 문서 (업무 매뉴얼, 정책 가이드, 회의록, 메일 등)를 기반으로 지식을 전달하고 의사결정을 수행합니다. 이 방대한 정보들은 구조와 표현 방식이 일정하지 않으며, 실시간으로 업데이트됩니다.

이런 환경에서 LLM을 적용하려면 결국 두 가지 방법 중 하나, 혹은 둘 다를 선택해야 하는데, 이 선택 기준을 구체화 하는 것이 주요 과제가 됩니다.

Use Case 중심 4분면 매트릭스

기업용 LLM 을 설계할 때 가장 먼저 고려해야 할 두 가지 축은 다음과 같습니다.

이 기준을 기반으로 도입 우선순위와 PoC 전략을 세울 수 있는 판단 프레임을 구성해보겠습니다.

	도메인 낮음 (일반)	도메인 높음 (전문)
실시간성	RAG 적합 ex) FAQ, 뉴스 요약, 사내 문서 검색 봇	하이브리드 추천 ex) 의료/법률 실시간 응답
실시간성 낮음	RAG 또는 파인튜닝 가능 ex) 매뉴얼 기반 Help Bot	파인튜닝 적합 ex) 고정된 업무지침, 교육용 AI

핵심 성능 지표 비교

황목	RAG	파인튜닝
지식 업데이트	실시간 가능	모델 재학습 필요
초기 구축 난이도	낮음 (빠른 PoC 가능)	높음 (데이터 수집/가공 필수)
보안·감사 추적성	문서 기반으로 외부 검증 용이	불투명할 수 있음
응답 일관성	문서 품질/프롬프트에 의존	모델 내장 지식으로 일관성 우수
비용	API 기반 낮은 진입장벽	학습 및 GPU 유지 비용 큼

구현 전략과 아키텍처

1. SaaS 기반 RAG 플랫폼

RAG 또는 파인튜닝을 도입할 때 많은 기업들이 처음에는 SaaS 기반 솔루션으로 시작합니다. 빠른 검증과 PoC가 가능하고, 내부 인프라 구축 부담이 없기 때문이죠. 이러한 방식은 특히 초기 테스트나 비개발 조직에서 실험적으로 적용해 보기 좋은 전략입니다. 다만 세밀한 검색 파이프라인 튜닝이 제한적이며 외부 솔루션의 의존도가 높아 보안이 취약할 수 있다는 한계가 존재합니다.

| 문서 업로드 → 텍스트 자동 추출 및 임베딩 생성 → 자연어 질문 입력 → 유사도 기반 검색 → 응답 생성

2. 오픈소스 기반 직접 구축 (LangChain + FAISS 등)

SaaS 도입 이후 실제 서비스화나 보안 요건 대응이 필요해지면, 많은 팀이 기업용 온프레미스 LLM으로의 전환을 요구합니다. 이 방식은 기술 유연성과 보안 통제를 동시에 잡을 수 있어 도메인 특화 튜닝, 검색 정확도 개선 등이 필요하거나 보안이 중요한 조직에게 적합합니다. 하지만 구현에 대한 복잡도가 높아 파이프라인 구성, 인프라 운영 등 MLOps 관련 역량이 요구됩니다.

💻

from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.chains import RetrievalQA

loader = DirectoryLoader('./docs')
docs = loader.load()
embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = FAISS.from_documents(docs, embeddings)
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), retriever=db.as_retriever())
qa.run('문서에서 XX에 대해 알려줘')

실전 사례 요약

현장에서는 단순히 기술적 장단점이 아니라 도입 시점의 상황, 조직 내부 요청, 보안 정책, 문서 업데이트 주기, 응답 신뢰도 등 다양한 요인들이 작용합니다. 구현 전략 역시 각 조직의 인프라 성숙도와 기술 역량에 따라 달라지며, 대부분의 기업은 결국 하나의 방식으로 수렴하기보다 ‘하이브리드 구조’를 통해 두 기술의 강점을 병행 활용하는 쪽으로 진화하게 됩니다.

아래 사례는 RAG와 파인튜닝을 조합하거나 선택한 실제 기업들의 결정 과정을 요약한 것으로, 실무자의 관점에서 구현 전략을 선택하는 데 실질적인 가이드를 줄 수 있습니다.

사례 1 | Amazon Nova (AWS)

초기 단계	베이스 모델(Amazon Nova Micro/Lite)로 기본 Q&A 시스템 구성
문제 상황	파인튜닝만으로는 외부 문서 반영 한계로 응답 정확도와 최신성 모두 만족 못 함
해결 전략	베이스 모델에 RAG 도입 → 이후 파인튜닝 추가 → 최종적으로 RAG + FT 하이브리드 구조 정착
운영 결과	하이브리드 구조로 응답 품질·출처 신뢰도·속도 모두 개선, 검색 기반 추론으로 출처 표시 가능

사례 2 | Workday

초기 단계	사내 정책 문서 기반 챗봇 구성 - 자체 RAG 프레임워크 구축
문제 상황	문서 구조 다양성, 검색 · 응답 정확도 부족, 비개발자도 쉽게 관리 가능한 시스템 필요 발생
해결 전략	RAG 모듈 고도화 + 일부 워크플로에 Fine-Tuning + RAG 혼합 파이프라인 도입 검토 → 업무별 정확도 요구에 따라 하이브리드 고려
운영 결과	문서 인덱싱 + LLM 연동 구조로 안정적 운영. 팀별 필요에 따라 FT와 병행 활용 가능성 확보

하이브리드 아키텍처 전략

하이브리드 구조는 단순 ’결합’이 아니라 역할 분리를 통해 LLM 시스템을 설계하는 전략으로, 다음과 같은 흐름으로 설계됩니다.

운영 고려사항

항목	체크 포인트	적용 전략
보안	민감 문서가 LLM 추론에 직접 노출되는가?	RAG : 문서 레벨 ACL 필터링 FT : 모델 분리 필요
응답 정확도	정답이 없거나 다양하게 해석 가능한 질문이 많은가?	RAG : 문맥 유연성 FT: 일관성 확보
문서 갱신 주기	문서가 월 1회 이상 갱신되는가?	월 1회 이상 : RAG 1회 미만 : FT
운영 민첩성	QA 나 정책 변경이 즉시 반영돼야 하는가?	RAG : 프롬프트 조정으로 실시간 반영 가능 FT: 재학습 필요
규제/감사	LLM 응답이 외부 보고 및 감사 대응에 활용되는가?	RAG: 문서 기반 감사 대응 FT: 출처 추적 어려움
권한 관리	사용자의 문서 접근 권한을 세분화해야 하는가?	RAG : 문서 필터링 용이 FT : 추론 제어 어려워 모델 단위 분리 필요