RAG와 파인튜닝, 무엇이 다른가요
RAG는 답할 때마다 자료를 찾아 읽게 하는 방식이고 파인튜닝은 모델 자체를 추가로 학습시키는 방식입니다.
| RAG | 파인튜닝 | |
|---|---|---|
| 바뀌는 것 | 모델은 그대로이고 답할 때 읽는 자료가 달라짐 | 모델 안의 숫자(가중치)가 바뀜 |
| 새 정보 반영 | 자료를 바꾸면 바로 반영 | 다시 학습시켜야 반영 |
| 근거 확인 | 어느 문서를 읽고 답했는지 보여 줄 수 있음 | 어디서 배운 내용인지 짚기 어려움 |
| 잘 맞는 일 | 사내 규정·매뉴얼·최신 자료에서 답 찾기 | 정해진 말투나 형식, 좁은 분야의 판단 익히기 |
| 준비물 | 찾아 읽힐 문서와 검색 장치 | 학습용 예시 데이터와 학습 비용 |
시험에 견주면 RAG는 책을 펴 놓고 보는 오픈북 시험이고 파인튜닝은 시험 전에 과목을 더 공부해 두는 일입니다. 둘은 함께 쓸 수 있어서 파인튜닝한 모델에 RAG를 붙이기도 합니다.
개발 없이 비슷한 방식을 써 보려면 자료를 올려 두고 그 안에서만 답하게 하는 서비스를 쓰면 됩니다. 제미나이 노트북(옛 NotebookLM)으로 자료 여러 개를 묶어 근거 있는 답을 받는 순서는 아래 튜토리얼에 정리했습니다.
한 줄 뜻
- RAGRetrieval-Augmented Generation
- 답하기 전에 내 문서에서 관련 내용을 먼저 찾아 읽고 답하게 하는 방식입니다.
- 파인튜닝Fine-tuning
- 만들어진 모델에 특정 데이터를 더 학습시켜 한 분야에 맞추는 일입니다. 좁은 분야에서는 작은 모델을 파인튜닝하는 쪽이 더 정확할 때가 있습니다.
자주 묻는 질문
RAG는 무엇의 약자인가요?
Retrieval-Augmented Generation의 머리글자입니다. 검색으로 보강한 생성이라는 뜻입니다.
RAG를 쓰면 환각이 없어지나요?
줄이는 데 도움이 되지만 없애지는 못합니다. 찾아 읽은 자료가 틀렸거나 엉뚱한 문서를 읽으면 답도 틀립니다.
이어서 보기
자료 여러 개 묶어 근거 있는 답 받기: 제미나이 노트북(옛 NotebookLM) 8단계튜토리얼PDF·긴 자료, AI로 요약하고 근거 확인하기AI 길잡이AI 답, 믿기 전에 확인하는 법AI 길잡이
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