기업에서는 AI 애플리케이션이 개인 지식을 이해하고, 전문적인 지침을 따르며, 일관된 어조를 사용하거나 좁은 작업을 보다 정확하게 수행하기를 원하는 경우가 많습니다. 두 가지 일반적인 접근 방식은 검색 증강 생성(RAG)과 미세 조정입니다.

그들은 다양한 문제를 해결합니다. RAG는 ​​응답 시 모델과 관련된 외부 정보를 제공합니다. 미세 조정은 예제를 학습하여 모델의 동작을 변경합니다. 잘못된 접근 방식을 선택하면 결과를 개선하지 않고도 비용과 복잡성이 증가할 수 있습니다.

이 가이드에서는 정확성, 데이터, 유지 관리, 보안, 대기 시간 및 비즈니스 사용 사례 전반에 걸쳐 RAG와 미세 조정을 비교합니다.

RAG 대 미세 조정: 짧은 답변

  • 답변이 현재 정보, 비공개 정보 또는 자주 변경되는 정보를 사용해야 하는 경우 RAG 를 선택하세요.
  • 모델이 전문적인 작업을 지속적으로 수행해야 하거나, 어려운 형식을 따르거나, 특정 스타일을 재현해야 하는 경우 미세 조정 을 선택하세요.
  • 애플리케이션에 현재 비즈니스 지식과 전문적인 동작이 필요한 경우 을 모두 사용하세요.
  • 대량의 데이터를 추가하지 않고도 요구사항을 명확하게 설명할 수 있는 경우 프롬프트부터 시작합니다.

대부분의 기업 지식 도우미 및 RAG 챗봇의 경우 비즈니스 정보가 변경되고 사용자에게 추적 가능한 소스가 필요하기 때문에 검색이 더 나은 첫 번째 단계입니다. 반복된 평가에서 일관된 행동이나 작업 성과 격차가 나타날 때 미세 조정이 중요해집니다.

검색증강생성이란?

검색 증강 생성은 언어 모델을 외부 지식 소스에 연결합니다. 사용자가 질문을 하면 애플리케이션은 관련 정보를 검색하고 모델에 전송된 컨텍스트에 해당 정보를 포함시킵니다.

일반적인 RAG 워크플로에는 다음이 포함됩니다.

  1. 문서 또는 구조화된 데이터를 수집하고 준비합니다.
  2. 콘텐츠를 검색 가능한 단위로 나눕니다.
  3. 임베딩을 생성하고 검색 색인 또는 벡터 데이터베이스에 저장합니다.
  4. 사용자의 질문을 검색 쿼리로 변환합니다.
  5. 관련 구절을 찾아 순위를 지정하세요.
  6. 질문과 선택한 컨텍스트를 언어 모델로 보냅니다.
  7. 인용 또는 출처 참조를 통해 답변을 생성하세요.

RAG는 일반적으로 모델의 가중치를 변경하지 않습니다. 모델을 재교육하는 대신 소스 문서나 인덱스를 변경하여 지식을 업데이트할 수 있습니다.

RAG의 장점

  • 최신 정보와 자주 업데이트되는 정보로 작동합니다.
  • 모델을 민간 기업 지식과 연결합니다.
  • 답변에 대한 인용 및 증거를 제공할 수 있습니다.
  • 재교육 없이 레코드를 업데이트하거나 제거할 수 있습니다.
  • 문서, 테넌트 및 사용자 액세스 권한을 적용할 수 있습니다.
  • 동일한 검색 계층을 통해 다양한 모델과 작동합니다.

RAG 제한 사항

  • 답변 품질은 검색 품질에 크게 좌우됩니다.
  • 문서 처리, 청크, 메타데이터 및 순위 지정에는 신중한 설계가 필요합니다.
  • 검색에는 대기 시간과 인프라 비용이 추가됩니다.
  • 관련이 없거나 충돌하는 소스는 모델을 혼란스럽게 할 수 있습니다.
  • RAG는 ​​지식을 추가하지만 새로운 행동을 자동으로 가르치지는 않습니다.

미세조정이란 무엇인가요?

미세 조정은 특정 목표를 위해 더 작은 예시 데이터 세트에서 사전 훈련된 모델을 계속해서 훈련합니다. 프로세스는 모델 매개변수를 업데이트하여 모델이 원하는 동작을 더 잘 생성하도록 합니다.

미세 조정 데이터 세트에는 일반적으로 입력 쌍과 이상적인 출력 쌍이 포함됩니다. 예를 들어 지원 티켓을 분류하고, 계약서에서 필드를 추출하고, 특수 JSON 구조를 생성하고, 브랜드 목소리로 작성하고, 업계별 스타일로 답변하는 방법을 보여줄 수 있습니다.

RAG와 달리 미세 조정은 모든 요청에 ​​동일한 예를 포함하지 않고도 모델의 작동 방식을 변경합니다.

미세 조정의 장점

  • 좁고 반복 가능한 작업의 일관성이 향상됩니다.
  • 복잡한 출력 형식과 스타일을 가르칠 수 있습니다.
  • 긴 프롬프트 지침과 예시를 줄일 수 있습니다.
  • 전문 용어를 사용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
  • 더 작은 조정 모델이 더 큰 일반 모델을 대체할 때 추론 지연 시간이나 비용을 줄일 수 있습니다.

미세 조정 제한 사항

  • 충분히 크고 대표적인 고품질 데이터 세트가 필요합니다.
  • 교육, 평가, 버전 관리 및 배포는 운영 작업을 추가합니다.
  • 사실적 지식을 변경하려면 새로운 데이터와 또 다른 교육 실행이 필요할 수 있습니다.
  • 잘못된 예는 원치 않는 패턴이나 편견을 가르칠 수 있습니다.
  • 어떤 학습 예시가 특정 답변을 뒷받침하는지 보여주기가 더 어렵습니다.
  • 과적합은 익숙하지 않은 입력에 대한 성능을 저하시킬 수 있습니다.

핵심 차이점: 지식과 행동

RAG와 미세 조정을 비교하는 가장 유용한 방법은 무엇을 변경해야 하는지 묻는 것입니다.

RAG는 요청 시 제공되는 정보를 변경합니다. 훈련 중에 사용할 수 없었던 문서, 기록, 정책 또는 실시간 비즈니스 데이터를 사용하여 모델이 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.

미세 조정은 모델의 학습된 동작을 변경합니다. 훈련 예시의 패턴을 기반으로 모델이 특수한 방식으로 반응하도록 도와줍니다.

Microsoft의 현재 지침은 유사한 구별을 합니다. 즉, 동적 콘텐츠와 광범위한 지식 범위에는 RAG를 사용하고, 충분한 교육 데이터를 사용할 수 있는 경우 안정적이고 작업별 전문화를 위해서는 미세 조정이 더 좋습니다.

RAG 대 미세 조정 비교

비즈니스 목표

목표가 회사 지식에서 답변하는 것인 경우 RAG를 사용하십시오. 모델이 작업을 수행하는 방식을 변경하는 것이 목표인 경우 미세 조정을 사용합니다. 작업이 현재 정보에 기초한 특수한 행동을 요구할 때 둘 다 사용하십시오.

데이터 요구 사항

RAG에는 유용한 소스 콘텐츠와 메타데이터가 필요합니다. 모든 문서를 레이블이 지정된 훈련 예제로 변환할 필요는 없습니다. 미세 조정에는 원하는 결과를 명확하게 보여주는 대표적인 입력-출력 예제가 필요합니다.

신선도

RAG는 소스 데이터가 변경되면 인덱스도 업데이트할 수 있기 때문에 정보 변경에 더 좋습니다. 미세 조정된 지식은 모델이 다시 훈련될 때까지 모델 버전에 남아 있습니다.

설명 가능성

RAG는 ​​검색된 출처에 대한 인용이나 링크를 반환하여 답변을 더 쉽게 검토할 수 있도록 합니다. 미세 조정은 모델 동작을 개선하지만 어떤 학습 예시가 출력에 영향을 미쳤는지 자연스럽게 드러내지는 않습니다.

지연 시간

RAG는 검색, 순위 지정 및 컨텍스트 처리 단계를 추가합니다. 미세 조정은 특히 더 작은 모델을 사용할 수 있는 경우 좁은 작업에 더 빠른 응답을 제공할 수 있습니다. 실제 성능은 대상 워크로드를 기준으로 측정해야 합니다.

비용

RAG에는 수집, 저장, 검색, 순위 재지정 및 추가 입력 토큰에 대한 지속적인 비용이 있습니다. 미세 조정에는 준비 및 교육 비용과 모델 호스팅 또는 사용 비용이 포함됩니다. 저렴한 옵션은 요청량, 데이터 변경 빈도, 컨텍스트 크기 및 모델 선택에 따라 달라집니다.

유지 관리

RAG는 문서 파이프라인, 권한, 검색 품질 및 오래된 콘텐츠를 모니터링해야 합니다. 미세 조정에는 데이터세트 거버넌스, 교육 실행, 모델 버전 관리, 회귀 테스트, 요구 사항 변경 시 재교육이 필요합니다.

보안

RAG는 검색 중에 액세스 제어를 적용할 수 있지만 필터링이 잘못된 경우 민감한 정보가 노출될 수 있습니다. 미세 조정하면 런타임 검색이 줄어들지만 민감한 패턴을 모델 가중치로 인코딩할 수 있습니다. 두 접근 방식 모두 데이터 분류, 승인, 테스트 및 보존 정책이 필요합니다.

RAG 선택 시기

RAG는 일반적으로 다음과 같은 경우에 가장 적합한 옵션입니다.

  • 내부 지식 보조원.
  • 제품 문서를 사용한 고객 지원 챗봇.
  • 정책, 법률 또는 규정 준수 관련 질문에 대한 답변입니다.
  • 제품 카탈로그, 가격, 재고 및 가용성.
  • 인용이 필요한 연구 도구입니다.
  • CRM, 데이터베이스 또는 비즈니스 API의 기록을 사용하는 애플리케이션.
  • 모델보다 자주 변경되는 정보는 재학습될 수 있습니다.

RAG는 사용자가 신뢰할 수 있는 소스에 대한 답변을 확인해야 할 때 특히 효과적입니다.

미세 조정을 선택하는 경우

미세 조정은 다음에 대한 강력한 옵션입니다.

  • 회사별 라벨을 사용한 분류 및 라우팅.
  • 좁은 작업 흐름을 위한 신뢰할 수 있는 구조화된 출력입니다.
  • 반복되는 문서 형식에서 특수 추출.
  • 일관된 어조, 스타일 또는 브랜드 목소리.
  • 도메인별 언어 및 응답 패턴.
  • 더 작은 특수 모델이 더 큰 모델을 대체할 수 있는 대용량 작업입니다.

미세 조정은 팀이 명확한 평가 데이터 세트를 확보하고 프롬프트 또는 RAG만으로는 목표를 달성할 수 없음을 입증할 수 있는 후에 고려해야 합니다.

RAG와 미세 조정을 결합하는 경우

RAG와 미세 조정은 상호 배타적이지 않습니다. 하이브리드 애플리케이션은 행동에는 미세 조정을 사용하고 지식에는 RAG를 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 고객 서비스 도우미는 의도를 분류하고, 에스컬레이션 절차를 따르고, 일관된 응답 형식을 생성하도록 미세 조정될 수 있습니다. 그런 다음 RAG는 각 대화에 대한 최신 정책, 제품 세부 정보 및 계정 정보를 검색할 수 있습니다.

법률 보조원은 RAG를 통해 현재 템플릿과 승인된 지침을 검색하는 동시에 계약 조항 추출을 위해 조정된 모델을 사용할 수 있습니다. 기술 지원 도구는 로그 분류를 위해 미세 조정을 사용하고 최신 문서를 위해 RAG를 사용할 수 있습니다.

AWS와 Google Cloud는 모두 애플리케이션에 특수한 출력 동작과 현재 또는 독점 데이터 기반이 필요할 때 적절한 하이브리드 접근 방식을 설명합니다.

비즈니스 예시

예시 1: 내부 HR 보조원

직원들이 휴가 정책, 혜택, 입사 절차에 대해 질문합니다. 문서는 정기적으로 변경되며 답변에는 출처를 인용해야 합니다. RAG는 ​​최고의 출발점입니다.

예 2: 지원 티켓 분류

회사는 모든 수신 티켓을 자체 카테고리 및 우선순위 라벨에 매핑하기를 원합니다. 수천 개의 검토된 사례가 있으며 라벨은 안정적입니다. 미세 조정하면 일관성이 향상되고 프롬프트 크기가 줄어들 수 있습니다.

예 3: 고객 지원 상담원

상담원은 최신 제품 문서와 고객 정보를 사용하고 엄격한 어조와 응답 절차를 따라야 합니다. 하이브리드 접근 방식이 최상의 결과를 제공할 수 있습니다.

예 4: 금융 조사 보조원

신청서는 현재 보고서에 답변하고 인용을 제공해야 합니다. RAG는 ​​미세 조정을 통해 변화하는 금융 정보를 인코딩하는 것보다 더 적합합니다.

실용적인 의사결정 프레임워크

  1. 실패 정의: 모델에 정보가 누락되었거나 잘못 동작하고 있습니까?
  2. 먼저 테스트 프롬프트: 명확한 지침과 몇 가지 예를 추가하세요.
  3. 누락된 지식에 대해 RAG 선택: 정보가 외부이거나 비공개이거나 변경되는 경우 검색을 빌드합니다.
  4. 반복되는 행동 격차에 대한 미세 조정 선택: 품질 사례와 평가 지표가 존재할 때만 훈련하세요.
  5. 하이브리드 평가: 시스템에 전문적인 동작과 현재 지식이 모두 필요한 경우 접근 방식을 결합합니다.
  6. 전체 시스템 측정: 작업 성공, 정확성, 대기 시간, 비용, 보안 및 유지 관리 노력을 비교합니다.

피해야 할 일반적인 실수

  • 자주 변경되는 사실을 추가하기 위해서만 모델을 미세 조정합니다.
  • 명확한 시스템 프롬프트로 문제가 해결될 때 RAG를 구축하세요.
  • 품질이 낮은 교육 예제 또는 검토되지 않은 소스 문서를 사용합니다.
  • 비즈니스 성과보다는 유창한 답변만을 평가합니다.
  • 문서 검색 중 권한을 무시합니다.
  • 미세 조정이 자동으로 환각을 제거한다고 가정합니다.
  • 둘 중 하나를 증명하기 전에 두 가지 접근 방식을 결합하는 것이 필요합니다.

자주 묻는 질문

RAG가 미세 조정보다 저렴합니까?

RAG는 모델 교육이 필요하지 않기 때문에 시작이 더 빠른 경우가 많지만 지속적인 검색 및 컨텍스트 비용이 추가됩니다. 미세 조정에는 데이터 준비 및 교육이 필요하지만 대용량 전문 작업의 경우 요청당 비용을 낮출 수 있습니다. 총 수명주기 비용을 측정합니다.

미세 조정이 모델에 새로운 지식을 제공합니까?

미세 조정은 도메인 패턴을 가르칠 수 있지만 신뢰할 수 있고 변화하는 사실 지식을 위한 최선의 방법은 아닙니다. 정보가 최신 상태로 유지되고 추적 가능해야 하는 경우 일반적으로 RAG가 더 좋습니다.

RAG가 모델 동작을 개선할 수 있나요?

RAG는 검색된 컨텍스트로 지침과 예제를 제공할 수 있지만 모델의 가중치를 변경하지는 않습니다. 여러 경우에 걸쳐 동작이 일관되지 않은 경우 미세 조정이 도움이 될 수 있습니다.

RAG와 미세 조정을 함께 사용할 수 있나요?

네. 미세 조정을 통해 모델의 동작을 전문화할 수 있으며 RAG는 현재의 비공개적이고 검증 가능한 정보를 제공합니다.

기업에서는 어떤 것을 먼저 구현해야 할까요?

프롬프트부터 시작하세요. 모델에 외부 지식이 필요할 때 RAG를 추가하세요. 품질 사례를 수집하고 측정 가능한 행동 격차를 식별한 후 미세 조정을 고려하세요.

결론

RAG 및 미세 조정은 AI 애플리케이션 성능의 다양한 부분을 다룹니다. RAG는 ​​모델을 현재 지식과 연결합니다. 미세 조정은 모델에 보다 특화된 동작을 가르칩니다. 최선의 선택은 문제, 데이터, 업데이트 빈도, 평가 결과, 보안 요구 사항 및 총 비용에 따라 달라집니다.

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