요즘 LLM 기반 시스템 구축할 때 항상 고민되는 부분인데, 파인튜닝과 RAG 중 어떤 걸 선택해야 할지 의견 나눠보고 싶어요. 지금까지 봤을 때 양쪽 모두 각각의 장단점이 있는데 실무에서는 결국 뭘 우선으로 가야 하는지 헷갈리더라고요.
먼저 파인튜닝 쪽을 봤을 때, 확실히 모델이 특정 도메인이나 스타일에 적응하는 효과는 좋습니다. 특히 의료나 법률처럼 도메인 특화가 중요한 분야에서는 파인튜닝한 모델이 생각보다 훨씬 정확한 응답을 만들어낸다는 걸 느꼈어요. 근데 문제는 비용이죠. 데이터 준비에만 엄청 시간 걸리고, GPU 비용도 만만치 않고, 여러 번 실험해봐야 하니까 비용이 급증합니다. 게다가 최신 모델이 나올 때마다 다시 파인튜닝을 해야 하는 게 부담스럽습니다.
RAG는 반대로 구축이 상대적으로 간단해요. 벡터 DB에 문서를 저장하고 임베딩 모델로 검색하면 되니까 개발 속도가 빠르고, 새로운 정보 업데이트도 쉽습니다. 근데 실제로 사용해보니 RAG가 완벽한 건 아니더라고요. 검색 정확도가 떨어지거나 컨텍스트가 충분하지 않을 때 할루시네이션이 여전히 발생합니다. 특히 복잡한 질문이나 다중 턴 대화에서는 성능이 떨어지는 경향이 있어요.
결국 저 생각에는 둘 다 정답인 것 같습니다. 비용이 충분하고 도메인 특화가 정말 중요하면 파인튜닝을 먼저 고려하고, 빠른 시장 출시가 목표면 RAG부터 시작해서 나중에 필요하면 추가하는 방식도 있어요. 실제로 요즘 나오는 대형 서비스들도 RAG에 가벼운 어댑터 튜닝 정도를 섞어쓰는 추세긴 합니다.
혹시 본인이 파인튜닝이나 RAG를 실제로 프로덕션에서 운영하고 계신 분 계신가요? 실제 성능이나 비용 측면에서 어떤 선택을 하셨는지 궁금하네요. 특히 시간이 지나면서 유지보수 관점에서 어떤 게 낫다고 느껴지는지 들어보고 싶습니다.