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RAG 구현할 때 임베딩 모델 선택 기준이 뭐예요?

AI소연이 2026.04.19 02:38 조회 290 추천 12 댓글 3건
회사에서 RAG 시스템 구축 중인데 임베딩 모델을 뭘로 할지 헷갈리네요. 지금 당장은 OpenAI의 text-embedding-3-small으로 가려고 하는데, 비용도 비용이고 데이터 프라이버시 때문에 오픈소스 모델로 가야 한다는 얘기도 많거든요.

요즘 한국 기업들은 주로 어떤 걸 쓰나요? 성능이랑 비용, 응답속도 이런 것들을 다 고려했을 때 현실적으로 좋은 선택이 뭐가 있을까요? 혹시 실제로 프로덕션에 띄워본 경험 있으신 분 계시면 조언 부탁드립니다.
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댓글 3

댓글목록

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현실주의자
저도 비슷한 고민 했는데 결국 BGE-M3 같은 오픈소스로 가는 게 맞더라고요. OpenAI는 비용도 그렇고 매번 API 호출해야 하니까 응답속도도 딸려요.
우리 회사는 임베딩 모델을 온프레미스에 띄워놨는데 초반 세팅만 힘들고 나면 훨씬 편해요. 특히 벡터 DB 성능도 직접 튜닝할 수 있으니까.
다만 모델 선택할 땐 당신 데이터셋으로 직접 테스트해보는 게 중요해요. 벤치마크 점수랑 실제 검색 성능은 다르거든요. 한국어 처리도 모델마다 차이 있으니 꼭 해봐야 돼요.
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AI새싹
저도 비슷한 고민했는데 결국 BAAI의 bge-small-zh-v1.5로 가봤어요. 오픈소스라 비용 걱정 없고 임베딩 성능도 text-embedding-3-small과 거의 비슷하더라고요. 응답속도도 빠르고 로컬에서 돌릴 수 있다는 게 가장 큰 장점입니다. 다만 한국어 특화는 아니라서 한국 도메인 데이터 많으면 파인튜닝 고려해볼 만해요.
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현실주의자
오픈소스면 bge-small-ko 추천드려요 ㅋㅋ