RAG 파이프라인 고도화와 파인튜닝의 우선순위 및 실무적 판단 기준이 궁금합니다.
1
18 asked
보통 RAG를 잘 구축하면 충분히 'AI 에이전트'로서의 역할을 수행할 수 있다고 생각하는데, 실무에서는 어떤 지점에서 파인튜닝을 결합하는 것이 일반적인지 궁금합니다.
단순히 말투를 바꾸거나 특정 도메인 지식을 주입하는 것이 목적이라면 파인튜닝이 필수가 아닌 것 같기도 한데, '파인튜닝을 반드시 수행해야만 하는 결정적인 상황'은 언제인가요?
혹시 파인튜닝의 높은 비용과 관리 부담을 고려했을 때, 실무에서는 RAG의 검색 품질 개선(하이브리드 검색, 리랭킹 등)을 최우선으로 두고 어느 정도 수준까지 도달했을 때 파인튜닝을 고려하는지, 그 판단 기준이나 우선순위가 궁금합니다.
Answer 0
책과 차이점
0
44
2
Langchain 공식문서 학습 질문
0
86
2
온톨로지 활용
0
77
2
ollama설치해서 llama로 돌려도 되나요?
0
86
2
소득세법 docx 파일 공유 요청건
0
131
1
EXAONE 모델 불러오기 안되는 문제
0
116
2
[5.1 강의] LLM Evaluator에 Upstage를 사용하는 방법 + 변경된 Langsmith Docs를 참고하여 구현하는 방법 공유
0
153
2
강의 9에 QA관련된 import가 되지 않네요
0
149
2
🚨 python3.14 를 쓰고 계시면 chroma 에서 ConfigError 가 발생합니다.
1
279
1
강의와 책 관련 질문
0
117
1
문서 전처리 고민
0
135
1
RAG 배포 질문드립니다
0
117
1
강의 내용과는 별개로 궁금한 점이 있습니다
0
117
2
폐쇄망 챗봇 모델
0
114
1
AI agent 쿠폰
0
111
2
저는 왜 그대로 했는데 답변이 틀리게 나오는지 모르겠네요
0
124
2
langchain howto/sequence는 지금 doc 공식 사이트 어디서 확인할 수 있나요?
1
114
1
new_question에 대한 답 출력
0
86
2
랭체인 라이브러리
0
188
2
[LangGraph를 활용한 AI Agent 개발] 쿠폰 유효기간
0
124
1
postgresql의 pgvector 벡터는 어떤가요?
0
448
2
doc관련
0
150
2
load_dotenv() 실행 False
0
111
1
RAG 답변 개선을 위한 정답지 활용 구조 검토 요청
0
132
2