Prompt·RAG·Fine-tuning 선택

개요

실패 원인과 데이터 조건으로 개선 수단을 고른다.

먼저 RAG: 근거 찾기와 오류 진단, 신경망·학습·과적합의 핵심 개념을 확인하세요.

핵심 개요

최신 지식 연결, 출력 행동 조정, 정확한 계산은 서로 다른 문제입니다. 짧은 자료는 문맥에 직접 제공하고, 많은 변경 자료는 RAG를, 반복되는 행동·형식 개선은 적합한 데이터가 있을 때 미세조정을 비교합니다.

방법은 함께 쓸 수 있지만 더 복잡한 구성이 자동으로 더 낫지는 않습니다. 먼저 실패 계층을 확인하고 가장 작은 변경을 평가합니다.

필요한 용어

• 미세조정: 선별한 자료로 모델의 일부 또는 전체 매개변수를 추가 조정하는 작업
• 기준 구성: 복잡성을 더하기 전 비교할 단순한 구현

작동 과정

1. 실패가 지식·행동·계산·권한 중 어디인지 나눕니다.
2. 직접 문맥·RAG·프롬프트·미세조정 후보를 고릅니다.
3. 독립 평가에서 개선과 유지 비용을 비교합니다.

풀이 예제

아래 입력과 기록은 직접 만든 교육용 가상 자료입니다.

입력·조건

모델이 어제 바뀐 사내 규정을 모르지만 출력 형식은 잘 지킵니다.

판단·결과

먼저 최신 문서 연결과 검색·입력 흐름을 고칩니다.

이렇게 판단한 이유

지식 갱신 실패를 행동 학습 문제로 취급하면 매 변경마다 재학습이 필요해질 수 있습니다.

흔한 실패와 복구

모든 오류를 더 큰 모델이나 미세조정으로 해결하려 하지 않습니다. 검색·입력·도구 계약 결함을 먼저 분리합니다.

확인 문제

참고 자료

1. Microsoft: Retrieval augmented generation  — 검색과 모델 입력 결합의 단계.
2. NVIDIA NeMo Framework  — 모델 맞춤화의 데이터·학습 구성.

자료 확인: 2026-10-21. 사례·문항·실습은 자체 제작했습니다. 외부 서비스 호출과 실제 모델 품질 측정은 학습자가 별도 환경에서 수행합니다.

문서 근거는 정확하지만 특정 JSON 필드를 계속 빠뜨립니다. 수정 후보와 실험 순서를 정하세요.