도메인 특화 챗봇: RAG와 파인튜닝, 어떻게 선택할까?

도메인 특화 챗봇으로 어떤 문제를 해결하나요?

도메인 특화 챗봇은 조직 내부 지식을 바탕으로 질문에 답합니다. 일반적인 인터넷 지식이 아니라 HR 정책, 제품 매뉴얼, 가격 규칙, 지원 플레이북, SOP, 내부 사용 가이드 같은 자료들입니다.

대부분의 팀은 모델에게 모든 것을 가르치려는 게 아닙니다. 목표는 “연간 플랜의 환불 규칙은 무엇인가?”나 “벤더 요청에 어떤 양식을 써야 하나?”처럼 일상 질문에 대해 더 빠르고 일관된 답을 얻는 것입니다. 폴더와 PDF를 뒤질 필요 없이요.

문제는 신뢰입니다. 일반 모델은 틀려도 자신 있게 답할 수 있습니다. 예컨대 정책에 "영업일 기준 7일"이라고 적혀 있는데 모델이 "10일(달력 기준)"이라고 답하면 글은 자연스러워도 실제로는 승인 오류나 잘못된 고객 응대, 컴플라이언스 문제를 유발할 수 있습니다.

문서가 얼마나 자주 변경되는지도 정확도만큼 중요합니다. 문서가 주간 단위로 바뀌면 챗봇은 새 텍스트를 빠르고 신뢰성 있게 반영해야 합니다. 그렇지 않으면 오래된 지침의 출처가 됩니다. 문서 변경이 연간 단위라면 업데이트 주기가 느려도 되지만, 사람들은 챗봇의 말을 신뢰할 것이므로 여전히 정확해야 합니다.

RAG와 파인튜닝을 비교할 때 실용적 목표는 분명합니다: 문서에 근거한 유용한 답변, 명확한 출처 또는 인용, 그리고 챗봇이 확신이 없을 때 안전한 응답을 내는 것입니다.

좋은 문제 정의에는 다섯 가지가 포함됩니다: 챗봇이 사용할 수 있는(그리고 사용해서는 안 되는) 문서, 가장 흔한 질문 유형, “좋은” 답변이란 무엇인지(정확하고 짧으며 출처 포함), “나쁜” 답변이란 무엇인지(확신을 갖고 추측하거나 오래된 규칙), 그리고 근거가 없을 때의 행보(추가 질문을 하거나 모른다고 말하기).

RAG와 파인튜닝을 쉬운 말로 설명하면

RAG와 파인튜닝은 챗봇이 업무 환경에서 잘 작동하도록 돕는 두 가지 방법입니다.

Retrieval augmented generation(RAG)은 챗봇에게 오픈북 시험을 보는 것과 같습니다. 사용자가 질문하면 시스템이 정책, 매뉴얼, 티켓, FAQ 같은 문서를 검색합니다. 가장 관련성 높은 발췌를 모델에 전달하고 그 자료를 사용해 답하라고 지시합니다. 모델은 문서를 암기하지 않습니다. 답변할 때 선택된 구절을 읽는 것입니다.

파인튜닝은 예시를 통해 모델을 코칭하는 것과 같습니다. 질문과 이상적인 답변(톤, 형식, 금지 문구 등)을 많이 제공하면 모델의 가중치가 바뀌어 문서가 없어도 더 일관된 응답을 하게 됩니다.

간단한 사고 모델:

• RAG는 현재 문서를 끌어와 지식을 최신으로 유지합니다.
• 파인튜닝은 동작(스타일, 규칙, 의사결정 패턴)을 일관되게 만듭니다.

둘 다 실패할 수 있지만 실패 양상은 다릅니다.

RAG의 약점은 검색 단계입니다. 검색이 잘못된 페이지, 오래된 텍스트, 또는 맥락이 부족한 발췌를 가져오면 모델은 여전히 자신감 있는 답을 내놓지만 근거가 잘못된 답일 수 있습니다.

파인튜닝의 약점은 과잉 일반화입니다. 모델이 학습한 패턴을 명확한 질문이나 "모르겠다"라고 말해야 할 때도 적용할 수 있습니다. 또한 파인튜닝은 문서가 자주 바뀔 경우 재학습하지 않으면 따라가지 못합니다.

구체적 예를 들면: 출장비 승인 한도가 "$500 이상은 매니저 승인"에서 "$300 이상"으로 바뀌면, RAG는 업데이트된 정책을 찾아 같은 날 정확히 답변할 수 있습니다. 반면 파인튜닝된 모델은 재학습과 검증이 없으면 오래된 숫자를 계속 말할 수 있습니다.

변경되는 업무 문서에는 무엇이 더 적합할까?

문서가 주간(또는 일간)으로 바뀌면 검색(RAG)이 학습보다 현실을 더 잘 반영합니다. 업무 문서를 위한 RAG는 모델 자체는 거의 유지하고 지식베이스만 업데이트하면 되기 때문에 정책, 가격, 제품 노트를 소스가 바뀌는 즉시 반영할 수 있습니다. 새로운 학습 사이클을 기다릴 필요가 없습니다.

파인튜닝은 "진실"이 안정적일 때 효과적입니다: 일관된 톤, 고정된 제품 규칙, 또는 좁은 작업 범위. 하지만 지속해서 움직이는 내용에 대해 파인튜닝하면 어제의 답을 가르칠 위험이 있습니다. 자주 재학습하는 것은 비용이 들고 실수하기 쉽습니다.

거버넌스: 업데이트와 소유권

현실적인 질문은 누가 콘텐츠 업데이트를 소유하느냐입니다.

RAG에서는 비기술 조직도 문서를 게시하거나 교체할 수 있고, 재색인(re-index) 후 봇이 그걸 바로 사용할 수 있습니다. 많은 팀이 특정 역할만 변경을 푸시할 수 있게 승인 절차를 추가합니다.

파인튜닝은 보통 ML 워크플로가 필요합니다. 이는 티켓 처리, 대기, 더 적은 빈도의 갱신을 의미하는 경우가 많습니다.

컴플라이언스와 감사

"봇이 왜 그렇게 말했지?"라는 질문이 나오면 RAG가 명확한 장점이 있습니다. RAG는 사용한 정확한 구절을 인용할 수 있어 내부 감사, 고객지원 리뷰, 규제가 있는 주제에서 유용합니다.

파인튜닝은 정보를 가중치에 녹여 넣으므로 특정 문장에 대한 구체적인 출처를 보여주기 어렵습니다.

비용과 노력도 다르게 보입니다:

• RAG는 문서 수집, 청크화, 인덱싱, 안정적 수집 파이프라인 등 초기 작업이 필요합니다.
• 파인튜닝은 학습 데이터 준비와 평가 같은 초기 작업과, 지식이 바뀔 때마다 반복 학습이 필요합니다.
• 콘텐츠 업데이트가 잦을수록 RAG가 장기적으로 비용이 적습니다.

예: 분기마다 정책이 바뀌는 HR 챗봇의 경우 RAG로 정책 PDF를 교체하면 봇은 빠르게 새 텍스트를 사용하고, 참고한 단락을 보여줄 수 있습니다. AppMaster는 승인된 문서를 업로드하고 어떤 소스가 사용됐는지 로깅하는 관리자 포털을 완전히 새로 개발하지 않아도 만들 수 있게 도와줍니다.

언제 RAG를 쓰고, 언제 파인튜닝을 쓰며, 언제 둘을 섞을까

오늘의 회사 문서에 맞는 신뢰할 만한 답변이 목표라면 먼저 RAG부터 시작하세요. 질문 시점에 관련 구절을 끌어오므로 챗봇이 답변을 뒷받침하는 정책, 규격, SOP의 정확한 부분을 가리킬 수 있습니다.

컨텐츠가 자주 바뀌거나 답변의 출처를 반드시 보여줘야 하거나 서로 다른 팀이 각자 문서를 관리할 때 RAG가 기본값으로 더 낫습니다. HR이 휴가 정책을 매달 업데이트한다면 챗봇은 며칠 전에 배운 내용을 답하지 않고 최신 버전을 자동으로 사용하길 원합니다.

회사 데이터로 챗봇을 파인튜닝하는 것은 문서 자체가 문제되지 않을 때 의미가 있습니다. 파인튜닝은 일관된 음성, 엄격한 형식(예: 항상 템플릿으로 답하기), 더 나은 인텐트 라우팅, 거절 규칙 등 안정적인 동작을 위해 적합합니다. 즉, 최신 핸드북 내용을 "무엇"이라고 가르치는 것이 아니라 어시스턴트가 "어떻게" 행동할지를 가르치는 것입니다.

두 방식을 결합하는 경우가 흔합니다: RAG는 사실을 공급하고, 작은 파인튜닝(또는 강한 시스템 지시문)은 어시스턴트의 일관성과 신중한 거절 동작을 유지합니다. 제품 팀이 챗봇을 앱에 통합할 때 UX와 톤을 일정하게 유지하면서 지식이 바뀌는 상황에 잘 맞습니다.

선택을 위한 빠른 신호:

• 문서 내용이 최신이어야 하고, 정확한 문구를 인용해야 하거나 최신 문서에서 출처를 보여줘야 하면 RAG를 선택하세요.
• 고정된 스타일, 반복되는 출력 형식, 엄격한 할 일/하지 말아야 할 규칙이 필요하면 파인튜닝을 선택하세요.
• 문서 근거의 사실과 일관된 톤, 안전한 거절 동작이 모두 필요하면 둘을 결합하세요.
• 문서를 따라잡으려고 반복해서 재튜닝하고 있다면 계획을 재고하세요. 또는 콘텐츠가 지저분하거나 청크화가 잘못되어 검색이 자주 실패한다면 RAG가 어렵습니다.

잘못된 접근법을 발견하는 간단한 방법은 유지보수의 고통입니다. 정책 업데이트마다 모델 재학습 요청이 생긴다면 문서 신선도 문제를 파인튜닝으로 해결하려 하는 것입니다. 반면 RAG가 올바른 페이지를 반환해도 봇이 위험한 방식으로 답한다면 가드레일이 부족한 것입니다(이럴 때 파인튜닝이 도움이 될 때도 있습니다).

실제 도구(예: AppMaster)에 이걸 구현한다면 실용적인 접근은 먼저 RAG를 도입하고, 명확히 테스트하고 측정할 수 있는 동작에 대해서만 파인튜닝을 추가하는 것입니다.

단계별: 신뢰할 수 있는 기본 환경 설정(모델 선택 전)

대부분의 챗봇 실패는 모델보다 지저분한 문서와 불명확한 목표에서 옵니다.

문서 목록부터 시작하세요: 어떤 문서가 있고 어디에 보관되는지, 누가 변경을 승인할 수 있는지 파악하세요. 형식(PDF, 위키, 티켓, 스프레드시트), 소유자와 진짜 출처, 업데이트 주기, 접근 규칙, 중복이 자주 발생하는 위치를 기록하세요.

다음으로 챗봇의 역할을 명확하게 정의하세요. 잘 답해야 할 실제 질문 20~50개를 고르세요(예: "환불은 어떻게 요청하나요?", "온콜 에스컬레이션은 어떻게 하나요?"). 또한 챗봇이 거절해야 할 것들(법률 조언, HR 결정, 승인되지 않은 자료 외의 내용 등)을 정의하세요. 거절은 잘못된 답변을 막는 성공으로 간주됩니다.

그다음 문서를 정리하고 구조화해 답변 근거를 쉽게 만들세요. 중복을 제거하고 현재 버전 하나만 유지하며 오래된 버전은 명확히 라벨링하세요. 제목, 날짜, 섹션 헤딩을 명확히 추가해 챗봇이 답변을 뒷받침한 정확한 부분을 가리킬 수 있게 하세요. 자주 바뀌는 정책은 여러 사본을 유지하기보다 한 페이지를 업데이트하는 방식이 더 낫습니다.

마지막으로 출력 계약(output contract)을 정하세요. 짧은 답변, 사용된 출처 섹션에 대한 인용, 필요한 경우 다음 행동(예: "재무에 티켓 열기")을 요구하세요. 내부 툴로 AppMaster에 통합한다면 UI를 일관되게 유지하는 것도 도움이 됩니다: 먼저 답변, 그다음 인용, 그다음 액션 버튼 순서로요. 이 구조는 테스트 중 문제를 가시화하고 이후 자신감 있는 틀린 답변을 줄이는 데 도움이 됩니다.

추측 없이 품질을 평가하는 방법

작은 오프라인 테스트 세트로 시작하세요. 티켓, 이메일, 채팅 스레드에서 사람들이 실제로 묻는 질문 30~100개를 모으세요. 원래 표현을 유지하고 약간 모호한 질문과 오해하기 쉬운 질문도 포함하세요. 이렇게 하면 RAG와 파인튜닝을 비교할 수 있는 안정적인 방법이 됩니다.

각 질문마다 기대하는 짧은 답변과 그것을 뒷받침하는 정확한 문서 섹션을 작성하세요. 챗봇이 "모르겠다"라고 해도 허용된다면 그런 경우도 포함하세요.

답변 점수 매기기 항목

점수표는 실제로 사용할 수 있을 만큼 작게 유지하세요. 다음 네 가지 검사가 대부분의 비즈니스 챗봇 실패를 커버합니다:

• 정확성: 사실에 맞는가, 만들어낸 세부정보는 없는가?
• 완전성: 사용자가 행동하는 데 필요한 핵심 포인트를 포함했는가?
• 인용 품질: 인용이나 참조가 실제로 주장을 뒷받침하는가?
• 명확성: 읽기 쉽고 구체적인가, 아니면 모호하고 장황한가?

검색을 사용하는 경우 한 가지를 더 추가하세요: 올바른 청크를 가져왔는가, 그리고 답변이 그 청크를 실제로 사용했는가?

시간에 따른 변화를 추적하세요

품질 관리는 일상화해야 합니다:

• 프롬프트, 검색, 모델 변경 후 동일한 테스트 세트를 돌리세요.
• 단일 점수표를 유지하고 날짜별 총점을 기록하세요.
• 실패 유형에 태그를 붙이세요(빠진 정책 세부사항, 잘못된 숫자, 오래된 문서, 불명확한 문구 등).
• 가장 안 좋은 5개 질문을 먼저 검토하고 근본 원인을 고치세요.

예: HR 챗봇이 복지 질문에 정확히 답하면서도 오래된 PDF를 인용하면 점수가 떨어져야 합니다. 그러면 고쳐야 할 것은 문서 신선도, 청크화, 또는 검색 필터이지 모델의 문체가 아닙니다.

AppMaster에 챗봇을 통합한다면 테스트 질문과 결과를 릴리스와 함께 저장해 회귀를 조기에 발견하세요.

확신에 찬 틀린 답변(환각)을 방지하는 실제 방법

확신 있는 틀린 답변은 보통 세 가지에서 옵니다: 모델이 올바른 맥락을 못 받았거나, 잘못된 맥락을 받았거나, 사용자가 추측하도록 유도했을 때입니다. 이 위험은 RAG와 파인튜닝 모두에 존재하지만 양상이 다릅니다. RAG는 검색이 약할 때, 파인튜닝은 모델이 패턴을 학습해 빈칸을 그럴듯하게 채울 때 실패합니다.

가장 효과적인 해결책은 증거를 요구하는 것입니다. 모든 답변을 작은 보고서처럼 취급하세요: 제공된 소스에 뒷받침이 없으면 봇은 주장해서는 안 됩니다. 실무적으로는 검색된 발췌를 프롬프트에 넣고 모델이 그 발췌만 사용해 답하도록 요구하세요.

명확한 거절 및 에스컬레이션 규칙을 추가해 봇의 안전한 대체 경로를 만드세요. 좋은 챗봇은 모든 질문에 답하는 것이 아니라, 답할 수 없을 때 아는 챗봇입니다.

• 소스에 주제가 언급되지 않으면 "문서에 정보가 부족해 답할 수 없습니다"라고 말하게 하세요.
• 질문이 모호하면 한 가지 정리 질문을 하게 하세요.
• 답변이 금전, 접근 권한, 컴플라이언스에 영향을 주면 사람에게 넘기거나 티켓으로 라우팅하세요.
• 문서가 상충하면 충돌을 지적하고 어떤 정책/버전이 적용되는지 물어보게 하세요.

제약을 두면 추측을 줄이고 실수를 찾기 쉬워집니다. 정책형 답변의 경우 문서명과 날짜를 요구하고, 답변을 정당화하는 핵심 문장 1~2줄을 인용하게 하세요.

예: 직원이 "최신 출장 환급 한도는 얼마인가요?"라고 묻는다면, 검색된 정책 발췌가 작년 것이라면 봇은 그 날짜를 드러내고 최신 한도를 말하려면 더 최신의 출처가 필요하다고 거절해야 합니다.

AppMaster로 구축하면 규칙을 비즈니스 프로세스 흐름의 일부로 만드세요: 검색 단계, 증거 확인, 그리고 인용과 함께 답변하거나 에스컬레이션하는 순서로요. 이렇게 하면 안전 동작이 선택적이 아니라 일관적입니다.

피해야 할 흔한 실수와 함정

대부분의 챗봇 실패는 모델 문제가 아닙니다. 지저분한 문서, 약한 검색, 또는 시스템이 확신을 갖고 답하게 만드는 훈련 선택에서 옵니다. 신뢰성 문제는 보통 데이터와 프로세스 문제입니다.

일반적인 RAG 문제는 의미를 무시한 청크화입니다. 청크가 너무 작으면 맥락(누가, 언제, 예외)이 사라집니다. 청크가 너무 크면 검색이 관련 없는 텍스트를 가져와 답변이 반쯤 맞는 세부사항의 혼합이 됩니다. 간단한 테스트: 한 청크만 읽었을 때 그 청크가 여전히 의미가 있고 완전한 규칙을 포함하는가?

또 다른 흔한 함정은 버전 혼합입니다. 팀이 여러 달의 정책을 인덱싱하면 봇이 충돌하는 발췌를 찾아 무작위로 하나를 고를 수 있습니다. 문서 신선도를 기능처럼 다루세요: 출처에 날짜, 소유자, 상태(초안 vs 승인)를 라벨링하고 오래된 내용을 제거하거나 우선순위를 낮추세요.

가장 치명적인 실수는 관련 문서를 찾지 못했는데도 답변을 강제하는 것입니다. 검색 결과가 없거나 신뢰도가 낮으면 봇은 근거를 찾을 수 없다고 말하고 정리 질문을 하거나 사람에게 넘겨야 합니다. 그렇지 않으면 확신에 찬 헛소리가 나옵니다.

파인튜닝의 함정은 좁은 Q&A 집합에 과도하게 맞추는 것입니다. 봇이 학습 문구만 반복하게 되고 취약해져 기본적인 추론이나 일반적 언어 능력을 잃을 수 있습니다.

테스트 중 경고 신호:

• 출처 텍스트를 인용하지 않거나 잘못된 섹션을 인용한다.
• 동일한 질문이 표현 방식에 따라 다른 답을 준다.
• 문서가 침묵할 때도 정책 질문에 확정적으로 답한다.
• 파인튜닝 후 단순한 일상 질문에 약해진다.

예: 출장 정책이 지난주에 바뀌었는데 두 버전이 모두 인덱싱돼 있으면 봇이 더 이상 허용되지 않는 비용을 자신 있게 승인할 수 있습니다. 이건 모델 문제가 아니라 콘텐츠 관리 문제입니다.

배포 전 빠른 체크리스트

도메인 챗봇을 실제 사용자에게 공개하기 전에 비즈니스 도구처럼 예측 가능하고 테스트 가능하며 불확실할 때 안전해야 합니다.

최종 관문으로 이 체크리스트를 사용하세요:

• 정책형 답변은 항상 근거가 있다. "이 항목을 비용 처리할 수 있다"거나 "SLA가 99.9%다" 같은 주장에는 문서명 + 섹션 헤딩 또는 발췌를 보여줘야 합니다. 출처를 가리킬 수 없으면 사실로 제시하지 마세요.
• 질문이 불명확하면 묻는다. 사용자의 요청이 두 가지 의미로 해석될 수 있으면 추측하지 말고 한 가지 짧은 정리 질문을 하게 하세요.
• "모르겠습니다"라고 깔끔하게 말할 수 있다. 검색이 약하거나 근거가 없을 때 정중히 거절하고 무엇이 부족한지, 어떤 문서나 정보를 제공해야 할지 안내하게 하세요.
• 문서 업데이트가 답변을 빠르게 바꾼다. 핵심 문서의 문장을 편집하고 재색인 후 봇의 답변이 바뀌는지 확인하세요. 오래된 답을 반복하면 업데이트 파이프라인이 신뢰할 수 없는 것입니다.
• 실패를 검토할 수 있다. 사용자 질문, 검색된 발췌, 최종 답변, 사용자의 도움이 되었는지 여부(좋아요/싫어요)를 로깅하세요. 그래야 추측 없이 품질 관리를 할 수 있습니다.

구체적 테스트: 지원 티켓이나 내부 채팅에서 실제 질문 20개를 뽑아 복잡한 예외가 있는 질문도 포함하세요. 출시 전 실행하고, 정책 문서 하나를 업데이트한 뒤 다시 실행하세요. 봇이 답변을 근거로 제시하지 못하거나 정리 질문을 못하고 출처가 없을 때도 사실처럼 말하면 프로덕션 준비가 된 것이 아닙니다.

내부 포털 같은 실제 앱으로 만들 경우, 모든 답변 옆에 "문제 신고" 버튼을 두고 출처를 보기 쉽게 하세요.

예시 시나리오: 자주 업데이트되는 내부 문서용 챗봇

HR팀이 정책과 온보딩 문서를 매달 업데이트한다고 가정해 보겠습니다: PTO 규정, 출장 한도, 복지 신청 기간, 신입 온보딩 단계 등. 사람들은 여전히 같은 질문을 채팅으로 묻고 답변은 지난 분기가 아니라 최신 문서와 일치해야 합니다.

옵션 A: 신선도에 최적화된 RAG 전용

RAG 설정에서는 봇이 먼저 현재 HR 지식베이스를 검색하고 검색된 내용만 사용해 답변합니다. 핵심은 "작업한 근거를 보여주기"를 기본으로 만드는 것입니다.

보통 잘 작동하는 간단한 흐름:

• HR 문서를 일정에 따라(또는 승인된 업데이트 시마다) 인덱싱하고 문서 제목, 섹션, 최종 업데이트 날짜를 저장하세요.
• 짧은 인용(문서 + 섹션)과 필요할 때 "마지막 업데이트" 메모를 답변에 포함하세요.
• 거절 규칙 추가: 관련 내용이 검색되지 않으면 봇은 모른다고 하고 누구에게 물어볼지 제안하세요.
• 민감한 주제(해고, 법적 분쟁)는 기본적으로 사람에게 라우팅하세요.

이 방식은 오래된 텍스트를 모델에 고정시키지 않기 때문에 문서가 바뀌어도 정확성을 유지합니다.

옵션 B: 형식 통일을 위한 가벼운 파인튜닝 + RAG

일관된 톤과 구조화된 응답(예: "적격성", "절차", "예외", "HR로 에스컬레이션")이 필요하면 소수의 승인된 예시 답변으로 모델을 가볍게 파인튜닝할 수 있습니다. 사실은 여전히 RAG에서 가져옵니다.

규칙은 엄격합니다: 파인튜닝은 무엇이 정책인지 가르치는 것이 아니라 어떻게 답할지 가르쳐야 합니다.

2~4주 후 성공 기준은 기본 질문에 대한 HR의 에스컬레이션 감소, 스팟 체크에서의 정확도 향상, 자신감 있는 틀린 답변 감소 등입니다. 인용 커버리지(출처를 포함한 답변 비율), 부족한 정보일 때 거절 비율, HR의 주간 샘플 감사로 측정할 수 있습니다.

팀들은 보통 이를 내부 도구로 만들어 HR이 콘텐츠를 업데이트하고 답변을 검토하며 규칙을 조정할 수 있게 합니다. AppMaster는 백엔드, 웹 앱, 모바일 앱과 함께 역할과 관리자 워크플로를 갖춘 전체 애플리케이션을 만드는 한 방법입니다.

다음 단계: 파일럿 진행과 챗봇을 실제 제품으로 만들기

챗봇을 작은 제품처럼 다루세요. 한 팀(예: 고객지원), 한 문서 집합(최신 지원 플레이북과 정책), 하나의 명확한 피드백 루프부터 시작하세요. 범위를 좁히면 품질 문제가 명확해집니다.

측정 가능한 파일럿 계획:

• 그 팀의 채팅 로그나 티켓에서 실제 질문 30~50개를 고르세요.
• "좋음"을 정의하세요: 정답, 올바른 문서를 인용, 필요할 때 "모르겠다"라고 말함.
• 소수 그룹과 2~3주 파일럿을 돌려 엄지 업/다운과 짧은 코멘트를 수집하세요.
• 실패를 주 2회 검토하고 원인을 고치세요(누락 문서, 잘못된 청크화, 불명확한 정책, 약한 프롬프트 등).
• 신뢰할 수 있는 품질 기준을 달성한 후에만 확대하세요.

파일럿에서 실제로 운영 환경으로 가려면 모델 주변의 기본 앱 기능이 필요합니다. 민감한 질문이 나오고 잘못됐을 때 무슨 일이 있었는지 추적할 수 있어야 합니다.

초기에 다음을 구축하세요: 인증과 역할(누가 어떤 문서 세트에 접근 가능한지), 로깅 및 감사 추적(질문, 검색된 소스, 답변, 사용자 피드백), 문서 소스 관리용 간단한 관리자 UI, 신뢰도 낮을 때 사람에게 넘기는 안전한 폴백 경로.

이 부분은 No-code 플랫폼인 AppMaster(appmaster.io)를 이용하면 도움이 됩니다: 챗봇 로직은 모듈로 두고 백엔드, 관리자 패널, 사용자 역할을 포함한 주변 애플리케이션을 빠르게 배포할 수 있습니다. 이렇게 하면 이후에 RAG를 유지하든 특정 작업에 파인튜닝을 추가하든 접근 방식 변경이 쉬워집니다.

파일럿 후에는 문서 세트 하나씩 추가하세요. 동일한 평가 세트를 유지하고 다시 측정한 뒤 접근 권한을 넓히세요. 빠른 확장보다 느린 확장이 혼란을 줄이고 확신에 찬 틀린 답변이 신뢰 문제로 발전하기 전에 막을 수 있습니다.