대형 언어 모델 활용을 위한 RAG와 파인 튜닝 기술 선택 가이드

대형 언어 모델은 마치 막강한 능력을 가진 만능 도우미와 같습니다.

하지만 때로는 이 도우미가 특정 상황에서 우리가 원하는 만큼의 성과를 내지 못할 수 있습니다.

이럴 때는 도우미의 능력을 업그레이드하고 강화할 필요가 있는데, 이를 위한 대표적인 방법으로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 파인 튜닝(Fine-tuning) 기술이 있습니다.

이 글에서는 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 비유와 예시를 들어 이 두 가지 기술의 선택 기준을 분석하고, 구체적인 활용 방안을 단계적으로 설명하겠습니다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술

RAG 기술은 도우미에게 항상 참고할 수 있는 백과사전을 제공하는 것과 같습니다. 이 백과사전은 도우미가 필요한 정보를 찾아볼 수 있는 지식 베이스로, 마치 도우미의 능력을 확장하는 플러그인과 같은 역할을 합니다. 예를 들어, 요리 도우미에게 레시피 북을 제공하면 더 다양한 요리를 만들 수 있게 되는 것과 같은 원리입니다.

파인 튜닝(Fine-tuning) 기술

파인 튜닝은 도우미가 이미 가지고 있는 기본적인 능력을 특정 분야에 맞게 전문화시키는 과정입니다. 이는 마치 일반 의사가 전문의가 되기 위해 수련을 받는 것과 유사합니다. 파인 튜닝을 통해 도우미의 능력을 조정하고 업그레이드할 수 있습니다. 예를 들어, 일반 번역가를 법률 전문 번역가로 훈련시키는 것과 같은 과정입니다.

기술 선택 시 고려 사항

1. 구체적인 요구사항 파악

도우미에게 어떤 일을 시킬 것인지 명확히 정의해야 합니다. 최신 뉴스를 다루는 도우미라면 매일 업데이트되는 뉴스 데이터베이스가 필요할 것이고, 시 쓰는 도우미를 만들고 싶다면 시 쓰기에 특화된 훈련이 필요할 것입니다.

2. 자체 리소스와 기술적 제약 고려

도우미를 만드는 데 사용할 수 있는 재료(데이터)와 기술력을 고려해야 합니다. 방대한 고객 상담 기록이 있는 회사라면 RAG 기술로 고객 응대 도우미의 정확도를 높일 수 있겠지만, 스타트업이라면 제한된 데이터로 파인 튜닝을 하는 것이 현실적일 수 있습니다.

3. 결과에 대한 요구사항 파악:

도우미가 내놓은 결과물이 얼마나 정확해야 하는지 생각해 봐야 합니다. 법률 조언 도우미처럼 정확성이 생명인 경우라면 RAG 기술로 관련 법조문과 판례를 인용하는 것이 좋습니다. 반면 간단한 일기 예보 도우미라면 파인 튜닝으로도 충분할 수 있습니다.

지능형 에이전트 구축을 위한 기술 활용

단순한 도우미가 아닌 똑똑한 비서를 만드는 것이 목표라면, RAG와 파인 튜닝 기술을 함께 활용해야 할 수 있습니다. 비서에게 일정 관리뿐 아니라 이메일 응대까지 시키려면, RAG로 방대한 지식 베이스를 구축하고 파인 튜닝으로 사용자의 의도를 파악하고 감정을 이해하는 능력을 길러줘야 합니다. 마치 토니 스타크의 AI 비서 '자비스'처럼 말이죠.

결론

대형 언어 모델을 활용해 도우미를 만들 때, 어떤 기술을 선택할 것인가는 그 도우미에게 어떤 일을 시킬 것인가에 따라 달라집니다. 궁극적으로는 영화 속 AI 비서처럼 똑똑하고 능력 있는 도우미를 만드는 것이 목표라면, RAG와 파인 튜닝은 모두 필수적인 기술이 될 것입니다. 따라서 각자의 상황에 맞는 전략을 세워 이 기술들을 효과적으로 활용해야 할 것입니다.