파인튜닝 vs 프롬프트 엔지니어링, 언제 무엇을 선택할까

“우리도 파인튜닝해야 하나요?”는 LLM 도입 팀이 가장 자주 던지는 질문입니다. 결론부터 말하면 대부분의 경우 프롬프트 엔지니어링과 RAG로 먼저 시도하고, 그래도 한계가 명확할 때 파인튜닝을 고려하는 것이 맞습니다. 이 글은 둘의 손익분기점을 실무 기준으로 비교합니다. 두 접근의 본질적 차이 프롬프트 엔지니어링은 모델은 그대로 두고 지시와 예시로 행동을 유도합니다. 파인튜닝은 모델의 가중치 자체를 추가 학습해 특정 작업에 맞춥니다. 전자는 즉시 바꿀...

LLM 모델 평가, 정확도만 보면 안 되는 이유와 실전 지표 설계

LLM 기반 기능을 출시하기 전 가장 자주 생략되는 단계가 평가입니다. “데모에서 잘 되니까 괜찮겠지”라는 판단은 운영에서 반드시 깨집니다. 이 글에서는 생성형 작업에 맞는 평가 지표를 어떻게 설계하는지 실전 관점에서 정리합니다. 왜 정확도 하나로는 부족한가 분류 문제는 정답이 명확해 정확도로 측정됩니다. 그러나 요약·답변·생성 작업은 정답이 하나가 아니며, 표현이 달라도 옳을 수 있습니다. 단순 문자열 일치율로 측정하면 좋은 답을 틀렸다고 깎고,...

멀티모달 AI 실무 활용: 이미지와 텍스트를 함께 다루는 5가지 패턴

이제 LLM은 텍스트만 다루지 않습니다. 이미지, 표, 차트, 문서 스캔본을 함께 이해하는 멀티모달 모델이 보편화되면서, 기존에 자동화하기 어렵던 업무가 풀리고 있습니다. 이 글에서는 멀티모달 AI를 실무에 적용하는 다섯 가지 대표 패턴을 소개합니다. 패턴 1: 문서 이해와 정보 추출 계약서, 영수증, 송장 같은 문서는 텍스트뿐 아니라 레이아웃이 의미를 가집니다. 멀티모달 모델은 이미지 형태의 문서에서 항목과 값을 구조화해 추출할 수 있어, 기존 OCR+규칙 기반...

LLM 추론 비용을 절반으로 줄이는 7가지 최적화 기법

LLM 서비스가 성공할수록 청구서도 함께 커집니다. 다행히 추론 비용은 품질을 거의 해치지 않고도 크게 낮출 수 있는 여지가 많습니다. 이 글에서는 실제로 효과가 큰 추론 비용 최적화 기법을 우선순위대로 정리합니다. 1. 프롬프트 캐싱 시스템 프롬프트나 공통 문맥처럼 매 요청에서 반복되는 앞부분은 캐싱하면 재처리 비용과 지연을 모두 줄입니다. 긴 고정 지침을 쓰는 서비스라면 캐싱만으로 입력 비용을 절반 가까이 줄이는 경우도 있습니다. 변하지 않는 부분을 프롬프트 앞쪽에 모으는...

프롬프트 엔지니어링 패턴 8가지: 막연한 지시를 구조화된 프롬프트로

같은 모델이라도 프롬프트를 어떻게 쓰느냐에 따라 결과 품질은 천차만별입니다. 프롬프트 엔지니어링은 마법이 아니라, 검증된 패턴의 조합입니다. 이 글에서는 실무에서 반복적으로 효과를 내는 여덟 가지 패턴을 예시와 함께 정리합니다. 패턴 1~2: 역할 부여와 맥락 제공 “너는 10년 경력의 데이터 분석가다”처럼 역할을 지정하면 모델이 관점과 어휘를 그에 맞춥니다. 여기에 “독자는 비전공 임원이다” 같은 청중 맥락을 더하면 답변의 톤과...