What is RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

RAG connects an LLM to your proprietary data — documents, databases, APIs — so it can answer questions accurately using your business information instead of only its training data.

How much does RAG development cost?

Simple RAG systems (single document type) cost $20K–$40K and take 6–10 weeks. Multi-source enterprise RAG systems cost $40K–$100K and take 10–20 weeks. All projects are fixed-scope.

Should I use RAG or fine-tune a model?

Use RAG when you need the LLM to answer from frequently updated data. Use fine-tuning when you need to change the model's behavior, tone, or specialized domain knowledge. Many production systems combine both.

Which vector database should I use?

We recommend Pinecone for managed simplicity, Weaviate for hybrid search, and pgvector if you want to keep everything in PostgreSQL. We help you choose based on scale, budget, and ops complexity.

RAG 개발

RAG 파이프라인 개발 서비스

AI를 비즈니스 데이터와 연결하세요. 문서, 데이터베이스, API에서 LLM에 정확하고 최신의 답변을 제공하는 RAG 시스템을 프로덕션에서 구축합니다.

$20,000부터· 6–20주

Pricing in USD. Local reference: $25,000 (≈₩33,750,000)

고정가 RAG 개발 제안서 받기 → 사례 연구 보기

RAG 이해하기

RAG란 무엇이며 언제 필요한가?

RAG (Retrieval-Augmented Generation)는 LLM을 독점 데이터에 연결하는 아키텍처입니다. 학습 데이터에만 의존하는 대신, LLM이 응답을 생성하기 전 문서, 데이터베이스 또는 API에서 관련 정보를 검색합니다 — 실제 비즈니스 데이터에 근거한 정확하고 인용 기반의 답변을 제공합니다.

AI가 내부 지식 베이스, 회사 정책, 제품 카탈로그, 법률 문서, 의료 기록 또는 모델의 학습 세트에 없는 데이터에 대해 답변해야 한다면 RAG가 필요합니다. 사용자가 '우리 정책이 X에 대해 뭐라고 합니까?' 또는 '계약 Y에서 관련 조항을 찾아주세요'라고 물으면 — 그것이 RAG 사용 사례입니다.

역량

엔터프라이즈 RAG 시스템 구축

문서 수집 & 청킹 파이프라인

임베딩 & 벡터 DB 설정 (Pinecone, Weaviate, pgvector)

검색 & 재정렬 최적화

LLM 통합 & 응답 생성

평가 & 정확도 벤치마킹

의사 결정 가이드

RAG vs 파인튜닝: 의사 결정 가이드

RAG를 선택해야 할 때...

데이터가 자주 변경되는 경우 (문서, 지식 베이스, 제품 카탈로그). 출처 참조가 있는 인용 기반 답변이 필요합니다. 범용 LLM을 계속 사용하면서 데이터에서 답변하게 하고 싶을 때. RAG는 구축이 빠르고 업데이트가 쉽습니다.

최적: 동적 데이터, 컴플라이언스, 지식 베이스, 고객 지원

파인튜닝을 선택해야 할 때...

모델이 특정 작성 스타일, 도메인 어휘 또는 전문화된 추론을 배워야 할 때. 데이터가 안정적이고 자주 변경되지 않을 때. 대량에서 쿼리당 지연과 비용이 더 낮아야 할 때. 파인튜닝은 모델 자체를 변경합니다.

최적: 전문화된 톤, 대량 처리, 도메인 전문성

LLM 개발 & 파인튜닝 서비스 보기 →

기술 스택

RAG 기술 스택

PineconeWeaviatepgvectorChromaDBLangChainLlamaIndexOpenAI EmbeddingsCohere RerankPythonFastAPI

진행 방식

RAG 개발 프로세스

데이터 감사

데이터 소스, 문서 유형, 업데이트 주기, 품질을 분석하여 최적의 수집 및 청킹 전략을 설계합니다.

아키텍처

벡터 DB 선택, 임베딩 모델 선택, 검색 전략, 재정렬 접근법 — 모두 72시간 내 고정 범위 제안서에 문서화됩니다.

구축 & 반복

시니어 엔지니어가 파이프라인을 반복적으로 구축. 주간 정확도 벤치마크, 검색 품질 테스트, 라이브 데모 진행.

배포 & 모니터링

모니터링 대시보드, 정확도 추적, 비용 최적화, 선택적 지속 유지 관리가 포함된 프로덕션 배포.

비용

RAG 개발 비용 & 기간

모든 RAG 프로젝트는 고정 범위입니다. 동의한 가격이 지불 금액입니다 — 시간당 청구 없음, 예상치 못한 청구 없음.

심플 RAG (단일 문서 유형)

$20K – $40K

6–10주

단일 데이터 소스 (예: PDF 지식 베이스, 도움말 문서). 수집 파이프라인, 벡터 DB, 검색, LLM 통합, 기본 평가 포함.

멀티 소스 엔터프라이즈 RAG

$40K – $100K

10–20주

다중 데이터 소스 (문서, 데이터베이스, API, Slack, 이메일). 고급 청킹, 하이브리드 검색, 재정렬, 권한/접근 제어, 종합 정확도 벤치마킹.

자주 묻는 질문

RAG (Retrieval-Augmented Generation)란 무엇인가요?

RAG는 LLM을 독점 데이터 — 문서, 데이터베이스, API — 와 연결하여 학습 데이터만이 아니라 비즈니스 정보를 사용해 정확하게 답변할 수 있게 합니다. AI에 회사 지식의 검색 가능한 도서관을 제공하는 것이라 생각하세요.

어떤 벡터 데이터베이스를 사용해야 하나요?

관리 단순성과 빠른 확장에는 Pinecone, 하이브리드 검색 (키워드 + 의미)에는 Weaviate, 모든 것을 PostgreSQL에 유지하려면 pgvector를 권장합니다. 데이터 볼륨, 쿼리 패턴, 운영 선호도에 따라 선택하도록 돕습니다.

RAG 시스템의 정확도는 어느 정도인가요?

잘 구축된 RAG 시스템은 도메인별 질문에서 85–95% 정확도를 달성합니다. 평가 파이프라인을 설정하여 검색 품질과 답변 정확도를 지속적으로 측정하고, 청킹, 임베딩, 재정렬을 최적화하여 시간이 지남에 따라 결과를 개선합니다.

자주 변경되는 데이터로도 RAG가 작동하나요?

네 — 그것이 파인튜닝 대비 RAG의 가장 큰 장점 중 하나입니다. 새 문서와 업데이트된 문서를 자동으로 처리하는 점진적 수집 파이프라인을 구축하여 AI가 항상 최신 데이터에 접근할 수 있습니다.

Deep Dive · 20 min read

RAG Implementation Playbook: From PoC to Production in 2026

3,800-word technical playbook covering chunking, embedding model choice, vector database selection (pgvector/Pinecone/Qdrant/Weaviate), hybrid retrieval with BM25 + reranking, generation prompts, evaluation, production operations, and cost optimization — with real numbers from 20+ NKKTech production RAG deployments.

Read the full playbook

LLM 기반 문서 인텔리전스

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