RAG란? 파인튜닝과 비교하며 이해하는 AI학습방식

AI를 공부하다 보면 AI를 똑똑하게 만들기 위해서

파인튜닝(Fine-tuning)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)를 활용하게 되는데

이번 글에서는 RAG가 무엇인지, 파인튜닝과 어떻게 다른지 비교하며 실제 활용 사례도 살펴보겠습니다.

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RAG 정의와 동작원리, 구조 이해하기

검색증강생성 RAG란? 

RAG는 이름 그대로 검색(Retrieval) + 생성(Generation)을 합친 방식을 뜻합니다.

즉 AI 모델이 답을 만들 때 자기 안에 있는 지식만 쓰는 게 아니라,

외부 데이터베이스나 문서에서 관련 정보를 검색해서 함께 활용하는 구조를 말합니다.
예를 들어, ChatGPT가 기본 모델만 쓰면 2025년 최신 정보를 모를 수 있지만,

RAG를 활용하면 최신 뉴스 기사나 회사 내부 문서에서 관련 내용을 찾아 답변에 반영할 수 있습니다.

RAG 동작 원리 4단계

RAG은 단순히 검색과 생성을 합친 것 같지만, 실제로는 다음과 같은 단계로 이루어집니다.

질문 입력 → 사용자가 질문을 던짐
문서 검색(Retriever) → 외부 데이터베이스(주로 벡터 DB)에서 관련 문서를 추출
문맥 결합 → 추출한 문서 내용을 프롬프트에 삽입해 모델에 전달
AI 답변 생성(Generator) → 모델이 기존 지식 + 검색된 문맥을 결합해 답변 작성

즉, 모델이 가진 "내부 지식"과 "외부 지식"을 동시에 사용하는 셈입니다.

RAG 구조는? Retriever + Generator

 RAG는 크게 아래와 같이 두가지 핵심요소로 구성되는데요, 

♦️Retriever(검색기): 유사한 문서를 찾아주는 역할 (예: Pinecone, Weaviate, Chroma)
♦️Generator(생성기): 검색된 문서와 기존 지식을 바탕으로 답변을 생성 (예: GPT 계열 모델)

 그리고 RAG의 장단점을 살펴보면,
✅ 장점: 최신 정보 반영 가능, 특정 도메인 데이터 쉽게 확장
⚠️ 단점: 검색 데이터 품질이 낮으면 결과도 부정확해질 수 있음

RAG(챗GPT 생성)

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RAG vs 파인튜닝, 무엇이 다를까?

 

지난 글에 파인튜닝에 대해서 정리를 했었는데요,

 

파인튜닝이란? 전이학습·프롬프트 엔지니어링과의 비교

 

파인튜닝과 RAG를 비교, 정리해보도록 하겠습니다.

구분	파인튜닝	RAG
학습 방식	모델 재학습	외부 검색연결
비용	높음 (GPU 필요)	낮음 (DB 구축)
업데이트	재학습 필요	실시간 반영 가능
최신 정보	학습 시점까지만	항상 최신 유지
적합 사례	고정된 도메인지식	변화하는 정보

 

간단히 요약하면,
🚩파인튜닝: 모델 자체에 새로운 데이터를 학습시킴 → 일종의 '기억 강화'
🚩RAG: 모델은 그대로 두고 외부 데이터베이스를 연결해 검색 → 일종의 '실시간 참고'
마치 파인튜닝은 '아이한테 아예 새로 가르쳐 기억시키는 것'이고,

RAG는 '필요할 때마다 사전을 꺼내보는 것'과 같다고 할 수 있습니다.

파인튜닝 vs RAG 비용과 효율성 비교

❇️ 파인튜닝: 학습 과정이 필요해 비용과 시간이 많이 듦 (GPU 자원 필수)
❇️ RAG: 데이터베이스만 잘 준비하면 상대적으로 저렴하게 활용 가능

 

스타트업이나 개인 프로젝트라면 RAG가 훨씬 경제적이라고 할 수 있습니다.

적용 사례로 보는 선택 기준

1. 파인튜닝이 적합한 경우:
ㅇ기업 FAQ 챗봇 (질문-답변 패턴이 고정적)
ㅇ특정 법률/의료 문서 요약 (전문 용어 학습 필요)
ㅇ브랜드 톤앤매너 학습 (일관된 스타일 유지)

2. RAG가 적합한 경우:
ㅇ최신 논문 검색 및 요약
ㅇ고객 지원 상담 (내부 문서 기반 실시간 답변)
ㅇ뉴스 기반 리포트 작성
ㅇ사내 지식베이스 검색 시스템

만약 우리 회사가 아래의 경우와 같을 경우 참조하시면 좋겠네요.
 ▫️데이터가 자주 업데이트된다 → RAG 추천
▫️ 특정 분야 전문 지식이 필요로 한다 → 파인튜닝 추천
▫️ 비용을 최소화하고 싶다 → RAG 추천
▫️ 두 가지 모두 필요하다 → 하이브리드 방식 고려

파인튜닝 vs RAG (챗GPT 생성)

 

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RAG 활용 사례는?

업무 효율화를 위한 사례

아마 보고서 등을 작성할 때 RAG 방식을 사용해 보신 분이 있으실 텐데요, 

예전에는 매번 사람이 검색해서 정리했다면

RAG방식을 활용한다면 질문만 하면 관련 보고서 내용을 자동으로 찾아주니 업무 속도가 확 줄게 됩니다.

(예시) 

📊 "2024년 3분기 매출 보고서에서 주요 이슈는?" → 자동으로 해당 부분 요약
📄 "고객 불만 처리 가이드라인 찾아줘" → 즉시 관련 문서 제시

일상생활에서 활용가능한 사례

업무뿐만 아니라 일상에서도 활용할 수 있는데요,,
(예시)
📚 학생: 논문 자료 자동 검색 + 요약 → 연구 시간 단축
💼 직장인: 사내 문서 기반 지식 검색 → 회의 준비 시간 절약
📰 일반인: 최신 뉴스 기반 AI 요약 → 트렌드 빠르게 파악
🏥 의료인: 최신 의학 논문 검색 → 근거 기반 진료

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파인튜닝과 RAG, 이제 정리되셨는지요?

파인튜닝은 AI의 뇌 자체를 강화하는 방식, RAG는 뇌 옆에 최신 백과사전을 붙여주는 방식이에요.
상황에 따라 선택적으로 적용할 수도 있지만 두 방식을 병행할 수도 있습니다. 

AI를 업무나 일상에 적용하실 때 "이건 고정된 지식인가? 아니면 자주 변하는 정보인가?"를 기준으로

둘 중 적합한 방법을 선택해 보시기 바랍니다.