LLM 핵심 기술 비교 : RAG, Fine tuning, AI 에이전트의 차이는?

2025.06.23 17:11

달파

LLM(대규모 언어 모델)이 넘쳐나는 2025년, 어떤 기술이 여러분 업무에 맞을까요?

기업들이 AI 도입을 고민하면서 가장 어려워하는 것 중 하나가 바로 어떤 방식으로 AI를 활용할지 선택하는 것입니다. LLM, RAG, 파인튜닝, AI 에이전트. 이 용어들을 들어봤지만, 우리 회사에는 무엇이 적합한지 판단하기 어려우시죠?

이 글에서 정확히 어떤 관계이고 어떤 차이가 있는지 명확하게 설명해 드리겠습니다.

각 기술의 차이점과 장단점을 명확하게 비교하고, 선택에 도움이 되는 가이드를 공유합니다.

1. LLM, RAG, Fine tuning, AI 에이전트 : 4가지 기술의 관계

이 네 가지 기술은 단계별 발전 과정으로 이해하시면 됩니다.

LLM은 AI 활용의 기반입니다. GPT-4o, Claude, Gemini 같은 기본 모델들이 여기에 해당하죠. 하지만 LLM을 그대로 사용하는 것만으로는 우리 회사의 업무를 처리하기엔 어렵습니다.

그래서 등장한 것이 RAG와 Fine tuning 같은 맞춤화 방법입니다. RAG는 LLM이 우리 회사 문서를 실시간으로 찾아보게 만드는 방식입니다. Fine tuning은 LLM 자체를 우리 회사 스타일로 다시 교육시키는 방식입니다. 둘 중 하나를 선택해서 LLM을 우리에게 맞게 개조하는 거죠.

마지막으로 AI 에이전트는 이렇게 맞춤화된 LLM이 단순히 답변만 주는 것을 넘어서, 실제로 업무를 수행할 수 있게 만드는 완성 단계입니다. 이메일을 보내고, 데이터베이스를 업데이트하고, 다른 시스템과 연동해서 전체 업무 프로세스를 자동화할 수 있게 되는 거예요.

그럼 각 단계별로 어떤 장점과 단점이 있는지 구체적으로 살펴보겠습니다.

2. LLM : AI 활용의 기반이 되는 범용 모델

LLM이란 무엇인가요?

LLM(대규모 언어 모델)이란 방대한 데이터를 학습해 인간의 언어를 이해하고 답변을 생성하는 AI 모델입니다. 대표적인 LLM으로는 OpenAI의 GPT-4o, Anthropic의 Claude, Google의 Gemini, Meta의 LLaMA 등이 있어요. 각각 고유한 특징을 가지고 있는데, GPT-4o는 범용성이 뛰어나고, Claude는 코딩 작업에 특화되어 있으며, Gemini는 이미지 처리 능력이 탁월하다고 평가 받고 있습니다.

LLM으로 할 수 있는 업무

기본 LLM만으로도 상당히 많은 업무를 처리할 수 있어요. 예를 들어, "고객에게 보낼 사과 메일 써줘"라고 하면 자연스러운 초안을 써내고, "판매 데이터 요약해줘"라고 하면 핵심만 뽑아줍니다. 단순히 단어를 나열하는 게 아니라, 맥락과 의도를 이해해서 실무에 바로 쓸 수 있는 결과를 내놓습니다.

한계

ChatGPT나 Claude 같은 기본 LLM은 여러분 회사만의 특별한 정보나 업무 프로세스는 알지 못합니다. 예를 들어 "보고서 써줘"라고 요청하면 일반적인 보고서 형식은 제공하지만, 여러분 회사의 특정 양식이나 용어, 내부 데이터는 반영할 수 없어요.

또한 최신 정보는 알지 못하고, 실시간 데이터에 접근할 수 없으며, 외부 시스템과 연동해서 실제 업무를 수행할 수도 없습니다. 특정 모델에 한해 가능하지만, 제한적인 답변만 제공할 뿐, 실제로 이메일을 보내거나 데이터베이스를 업데이트하는 등의 액션은 취할 수 없는 거죠.

이런 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 맞춤화 기술들입니다. RAG와 Fine tuning은 LLM을 우리 회사에 맞게 맞춤화하는 두 가지 대표적인 방법입니다.

3. Fine tuning : 모델을 학습시키는 LLM 맞춤화 방법 (1)

LLM을 우리 회사 스타일로 재교육하는 방식, Fine tuning

Fine tuning은 LLM에 우리 회사 자료를 직접 모델에 학습하는 방법입니다. LLM에 우리만의 용어, 양식, 스타일을 완전히 각인시킵니다. 학습 완료 후에는 별도 자료 없이도 우리 스타일로 응답할 수 있게 만듭니다.

이 방식의 가장 큰 장점은 속도와 일관성입니다. 별도 검색 없이 빠르게 답변하고, 일관된 스타일과 품질을 유지합니다. 특정 업무나 도메인에서는 전문가 수준의 정확도를 보여주며, 인터넷 연결 없이도 독립적으로 작동할 수 있어요.

Fine tuning은 어떤 업무에 적합한가요?

변하지 않는 고정된 업무, 빠른 응답이 필수인 상황, 일관성이 중요한 작업, 특정 전문 분야의 깊은 지식이 필요한 경우라면 Fine tuning이 적합합니다.

법무팀에서 표준 계약서를 자동 생성할 때처럼 특정 조항과 문구 스타일을 완벽하게 학습해야 하는 경우, 의료진이 특정 병원의 진료 기록 양식에 맞춘 소견서를 작성해야 할 때, 금융사가 투자 보고서를 회사 고유 템플릿으로 자동 생성해야 할 때 파인튜닝은 탁월한 성능을 발휘합니다.

Fine tuning이 적합하지 않은 경우는?

비용과 시간이 부족한 경우 적합하지 않습니다. 초기 투자 비용이 수천만원에서 수억원까지 들고, 구축 및 학습하는 과정에 몇 주에서 몇 달이 걸립니다. 특히 고사양의 전용 GPU가 필요해서 인프라 비용도 상당하고, 학습용 데이터를 정제하고 준비하는 데도 상당한 시간과 전문성이 필요합니다.

업데이트가 잦은 경우도 사용하기 어렵습니다. 새로운 정보를 반영하려면 처음부터 다시 학습해야 하는데, 이는 변화하는 비즈니스 환경에 대응하기 어렵게 만들죠.

4. RAG : 문서 검색 시스템을 더한 LLM 맞춤화 방법 (2)

LLM에 우리 회사 문서 검색 시스템을 조합하는 방식, RAG

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 LLM과 회사 문서 검색 시스템을 실시간으로 조합하는 방식입니다. 질문을 받으면 관련 문서를 검색한 후, 검색 결과와 AI 지식을 결합해 답변을 생성해요. LLM 자체를 조정하지 않고, 문서만 별도 데이터베이스에 저장하는 구조라서 훨씬 안전하고 유연합니다.

RAG의 가장 큰 장점은 유연성과 경제성입니다. 문서만 교체하면 바로 최신 정보가 반영되고, 구축 비용은 파인튜닝의 1/10 수준인 수백만원에서 수천만원 정도로 훨씬 저렴해요. 빠른 프로토타입 구축/테스트 등이 가능하고, 다양한 질문에 유연하게 대응할 수 있습니다.

RAG는 어떤 업무에 적합한가요?

수시로 업데이트가 필요한 정보를 다뤄야 하거나, 방대한 문서에서 정보를 찾아야 하거나, 빠른 프로토타입과 실험적 도입이 필요하거나, 여러 부서가 각자 다른 문서를 활용해야 하거나, 정보 출처를 명확히 밝혀야 하는 업무라면 RAG가 적합합니다.

고객지원팀이 제품 매뉴얼에서 실시간 검색해 고객 문의에 응답할 때, HR팀이 최신 인사 규정을 검색해 직원 질문에 답변할 때, 연구소에서 논문 데이터베이스에서 관련 연구를 찾아 보고서를 작성할 때, 영업팀이 최신 제품 카탈로그와 가격표로 고객 제안서를 생성할 때 RAG는 뛰어난 성능을 보입니다.

RAG가 적합하지 않은 경우는?

상대적으로 느린 응답 속도가 RAG의 약점입니다. 검색 시간 때문에 1~3초 정도 소요되어 빠른 응답이 필요한 상황에는 부적합합니다. 또한 검색이 실패하면 품질이 저하되고, 같은 질문에도 검색 결과에 따라 다른 답변이 나올 수 있어 일관성이 떨어지는 문제도 있습니다.

추가적으로 문서 색인화와 검색 엔진 관리가 복잡하고, 지속적인 문서 품질 관리가 필요합니다. 문서 데이터베이스와 항상 연결 상태를 유지해야 한다는 점도 고려해야 할 요소입니다. 검색 정확도가 전체 시스템 성능을 좌우하기 때문에 문서를 어떻게 구조화하고 색인할지에 대한 전문적인 설계가 필요합니다. 만일 검색 키워드와 문서 내용이 일치하지 않으면 관련 정보를 찾지 못할 수도 있습니다.

5. AI 에이전트 : 맞춤화된 LLM이 실제 업무를 수행

AI 에이전트는 "LLM + 실행 능력"의 결합

AI 에이전트는 RAG나 Fine tuning으로 맞춤화한 LLM에 각종 도구와 시스템 연동 기능을 결합한 형태입니다. 단순히 답변만 제공하는 수준을 넘어, 사람처럼 실제 업무를 스스로 판단하고 처리하는 역할을 수행합니다.

즉, 질문에 답하는 AI가 아니라, 사람이 매일 하는 반복적인 일들을 자동으로 ‘대신 처리해주는’ 업무 대행자에 가까운 개념입니다.

AI 에이전트의 핵심은 ‘완전한 자동화’입니다

AI 에이전트는 단순히 응답하는 수준이 아니라, 업무 목표 달성에 필요한 행동을 직접 실행합니다. ERP, CRM, 이메일, 사내 시스템 등과 연동되어 다양한 도구를 조합하고, 조건에 따라 스스로 판단해 다음 작업으로 넘어갑니다.

24시간 무중단 운영은 물론, 업무 지시, 실행, 보고까지 기존에 사람이 하던 역할을 전담합니다.

AI 에이전트가 만들어내는 업무 혁신 사례

제조업에서는 센서 데이터 기반 품질 이상을 감지하면, 관련 부서에 알림을 보내고 점검 일정을 자동 등록합니다.
유통업에서는 재고 수준을 분석해 부족한 품목을 식별하고, 발주서를 생성해 공급업체에 자동 전달합니다.
서비스업에서는 고객 피드백을 수집해 감정을 분석하고, 이슈 우선순위에 따라 담당자를 지정하며, 전체 대응 프로세스를 자동화합니다.

이처럼 AI 에이전트는 사람이 하던 복잡한 의사결정과 실행까지 대체할 수 있는 수준으로 진화했습니다.

반복적이지만 중요한 업무에 사람이 직접 개입하지 않아도 되는 시대가 현실이 된 것입니다.

6. 우리 회사에 맞는 AI 선택 방법 체크리스트

✅ 기본 LLM만으로 충분할까요?

우리 업무는 일반적인 질문·답변(Q&A) 수준에서 해결 가능한가요?
사내 문서를 연결하지 않아도 충분히 사용할 수 있나요?
고유 문체나 도메인 전문성이 굳이 필요하지 않나요?
비용을 최소화하며 챗GPT와 유사한 기능부터 활용해보고 싶으신가요?

✅ 우리 조직에는 파인튜닝이 필요할까요?

우리 회사만의 용어, 말투, 문서 양식을 그대로 반영해야 하나요?
매번 비슷한 질문과 답변이 반복되는 고정된 업무가 많은가요?
빠른 응답과 일관성이 중요한가요?
전문가 수준의 정확도나 전문성이 요구되나요?
수천만원 수준의 예산과 수개월 이상의 구축 기간도 감당할 수 있나요?
인터넷 없는 상황에서도 동작해야 하나요?

✅ 우리 조직에는 RAG가 적합할까요?

최신 문서와 정보가 자주 바뀌고 그 내용을 반영해야 하나요?
여러 부서/문서에서 정보를 실시간 검색해 활용해야 하나요?
문서 기반 응답이 필요하고, 답변 출처를 명확히 보여줘야 하나요?
빠르게 도입하고 싶고, 예산이 비교적 제한적인가요?
다양한 질문에 유연하게 대응할 수 있어야 하나요?

✅ 우리 조직에는 AI 에이전트가 필요할까요?

단순 답변이 아니라 사람이 하던 실제 업무를 대체해야 하나요?
문서 검색이나 답변뿐 아니라, 실행(예: 메일 발송, 시스템 연동)까지 필요하신가요?
여러 시스템(ERP, CRM 등)과 연동돼야 하나요?
반복적인 업무를 완전히 자동화하고 싶으신가요?
인력 부족, 24시간 처리 같은 니즈가 있으신가요?
조건에 따라 판단하고, 상황에 맞는 행동까지 자동화되어야 하나요?

6. AI 업무 활용 트렌드 전망

멀티모달 AI의 확산

텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상을 통합 처리하는 능력이 급격히 향상되고 있습니다. 특히 Gemini 2.0 Flash의 OCR 성능이나 Claude의 코딩 능력처럼, 각 모델별 특화 영역이 더욱 뚜렷해질 전망이에요. 제품 사진을 보고 설명문을 만들거나 광고 이미지를 분석해 인사이트를 뽑아내는 것처럼, 이미지와 텍스트가 얽힌 복잡한 작업에서 더 뛰어난 성능을 보여줄 것입니다.

AI 에이전트의 급성장

단순한 대화형 AI를 넘어 실제 업무를 처리하는 AI 에이전트가 핵심으로 자리 잡을 것입니다. 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하는 능력이 기업 경쟁력의 핵심 요소가 될 거예요. 고객 불만을 분석해서 개선 제안이 담긴 보고서를 작성하거나, 최신 트렌드 기반으로 캠페인을 만들고 배포 계획까지 세우는 것처럼, 프로젝트 관리 수준의 복잡한 작업까지 처리할 수 있게 될 전망입니다.