실용 AI: RAG와 버티컬 모델
LLM 시대의 다음 과제: 실용 AI로 가는 길
2025년 12월 현재, 인공지능(AI)은 단순한 혁신 기술을 넘어 비즈니스의 필수 동력으로 자리 잡았습니다. 세계적인 AI 도입률은 급격히 증가했으며, 우리는 AI를 보조적 도구로 사용하는 단계(2단계)에서 생산성 향상을 위해 적극적으로 활용하는 ‘실용적 AI(Practical AI)’의 시대로 진입하고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 대규모 언어 모델(LLM)을 엔터프라이즈 환경에 최적화하려는 두 가지 핵심 트렌드가 있습니다. 바로 RAG(검색 증강 생성) 아키텍처의 고도화와 버티컬(Vertical) 및 온디바이스 AI의 부상입니다.
RAG 2.0: 엔터프라이즈 AI의 핵심 표준
기존 LLM은 방대한 학습 데이터에 기반하지만, 실시간 정보가 부족하거나 기업 내부의 전문적인 내용에 대해서는 ‘환각(Hallucination)’ 현상을 일으키는 명확한 한계가 있었습니다. 이러한 문제를 근본적으로 해결하는 기술이 바로 RAG입니다.
RAG는 외부의 신뢰할 수 있는 데이터베이스나 내부 문서를 실시간으로 검색하여 LLM에 제공함으로써, 답변의 정확도와 신뢰도를 획기적으로 높입니다. 최근의 RAG 기술은 단순한 ‘검색-생성’을 넘어, RAG 2.0이라 불릴 만큼 고도화되고 있습니다. RAG 2.0은 질문의 복잡도를 판단해 검색 전략을 조정하거나, 여러 데이터베이스를 순차적으로 탐색하며, 필요에 따라 웹 검색이나 외부 API 호출을 수행하는 등 AI 에이전트의 특성을 포함합니다. 국내에서도 ‘와이즈 iRAG’과 같은 전문 솔루션들이 등장하며 RAG가 엔터프라이즈 AI 구축의 핵심 표준으로 자리 잡고 있습니다. 개발자는 LLM 자체의 파인튜닝(Fine-tuning)보다 RAG 파이프라인의 최적화와 검색 결과 평가 및 필터링 전략에 집중함으로써 가장 빠르게 실무적인 성과를 낼 수 있습니다.
버티컬 및 온디바이스 AI의 부상과 효율성
또 다른 주요 트렌드는 AI 효율성(Efficiency)에 대한 요구입니다. LLM의 훈련과 추론 과정에서 발생하는 막대한 전력 소비는 전 세계적인 문제이며, 일부 분석에 따르면 2030년까지 전 세계 데이터 센터의 전력 소비가 두 배 가까이 증가할 수 있습니다. 특히, 국내 데이터 센터 시장은 탄소 집약적인 에너지 시스템으로 인해 글로벌 탄소 규제에 취약하며, 효율적인 AI 운영이 시급한 상황입니다.
이러한 배경에서 등장한 것이 버티컬(도메인별 전문) AI 모델과 온디바이스 AI(On-Device AI)입니다. 대규모 범용 LLM 대신 특정 도메인(예: 법률, 의료, 금융)에 특화하여 소형화한 버티컬 모델을 사용하면, 필요한 컴퓨팅 자원을 대폭 줄일 수 있습니다. 이는 개발자에게 비용 효율성과 데이터 보안(내부 데이터는 온프레미스에서 처리)이라는 두 마리 토끼를 잡을 기회를 제공합니다. 또한, 신경망 처리장치(NPU) 기반의 온디바이스 AI 기술은 서버와의 통신 없이 기기 자체에서 AI를 구동하여 응답 속도를 높이고 에너지 소비를 최소화합니다.
한국 개발자를 위한 실천 전략
AI의 실용화 시대에 한국 개발자들이 집중해야 할 핵심은 다음과 같습니다.
- RAG 파이프라인 숙련: LangChain, LlamaIndex와 같은 프레임워크를 활용하여 단순 검색을 넘어선 멀티스텝 에이전트 기반 RAG를 구축하고, 검색 성능을 최적화하는 방법을 습득해야 합니다.
- S-L-M(Small Language Model) 이해: LLM에만 의존하기보다, 도메인 특화 데이터로 경량 모델(SLM)을 파인튜닝하거나 프롬프트 엔지니어링을 통해 성능을 극대화하는 방법을 연구해야 합니다.
- 효율성/하드웨어 고려: 컴퓨팅 자원 절감(Workload efficiency)을 위해 양자화(Quantization)와 같은 모델 압축 기술을 이해하고, 온디바이스 환경에서의 배포 전략을 준비해야 합니다.