AI 비교
RAG vs Fine-Tuning
4
RAG
vs
2
Fine-Tuning
결론
대부분의 사용 사례에는 RAG입니다. 일관된 스타일이나 특화된 동작이 필요할 때만 파인튜닝합니다.
상세 비교
| 기준 | RAG | Fine-Tuning | 승자 |
|---|---|---|---|
| 설정 비용 | 낮음 (API + Vector DB) | 높음 (학습 데이터 + 컴퓨트) | RAG |
| 데이터 신선도 | 실시간 업데이트 | 재학습 필요 | RAG |
| 정확도 (도메인) | 양질의 문서로 양호 | 우수 (내재화) | Fine-Tuning |
| 환각 제어 | 문서에 근거 | 스타일 전이만 | RAG |
| 유지보수 | 문서 업데이트 | 주기적 재학습 | RAG |
| 쿼리당 비용 | 높음 (Retrieval + Gen) | 낮음 (Generation만) | Fine-Tuning |