RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 파인튜닝(Fine-tuning)은 기업용 맞춤 LLM 구현 시 선택하는 대표적인 방법이며, 목적·비용·신속성·품질 관리 등 주요 측면에서 차이가 있다. 원리파인튜닝은 기존 LLM에 기업 도메인 특화 데이터를 추가로 학습시켜 모델을 업데이트함RAG은 LLM은 사전학습된 상태 그대로 두고, 외부 DB에서 맥락 정보를 실시간으로 가져와 답변 생성에 활용함데이터 최신성학습 시점까지만 데이터 반영, 최신성 유지 어려움외부 DB를 실시간 갱신하여 최신 정보 반영 가능품질 관리새로운 데이터 필요 시 재파인튜닝 필요, 관리 난이도 높음Vector DB 빠른 갱신으로 품질 관리 용이할루시네이션 억제미세 조정만으로는 한계, 데이터 부족 시 허위 생성 가능..