GUIDE · 개발자·기술기획자·프로젝트 담당자
RAG · Agent · LoRA, 무엇부터 선택할까요?
세 기술은 반드시 순서대로 배우는 단계가 아닙니다. 근거검색이 필요한지, 도구 실행이 필요한지, 모델의 행동을 학습으로 바꿀 근거가 있는지에 따라 선택합니다.
핵심 질문에 대한 답변
RAG: 필요한 자료를 찾아 답변의 근거로 연결
RAG는 검색한 외부 자료를 답변 맥락으로 활용하는 방식입니다. KAAI 과정은 문서의 권리·버전·검색·인용·접근권한·답변 보류·오답 평가를 함께 다룹니다. 검색을 붙였다고 정확성을 보장하지 않습니다.
Agent: 여러 단계의 도구 실행을 설계
KAAI의 Agent 과정은 도구계약, 상태, 최소권한, 사람 승인, 실패·재시도·중복 방지·복구를 중심으로 설계합니다. Skill·MCP는 재사용 절차와 외부 연결이 필요할 때 적용합니다. 외부 행동을 할수록 승인·로그가 중요합니다.
LoRA: 비튜닝 대안과 비교한 뒤 선택
LoRA는 모델 적응에 사용하는 효율적 미세조정 방법입니다. KAAI는 Prompt·RAG 기준선의 한계, 권리 있는 데이터, 학습/검증/시험 분리, 자원과 평가 조건을 선수로 둡니다. 조건이 없으면 튜닝을 보류하는 것이 올바른 결정일 수 있습니다.