엔터프라이즈AI (3) 썸네일형 리스트형 사내 AI 챗봇 RAG vs 파인튜닝 어떻게 고를까 | 한국 기업 7개 사례로 본 2026 선택 기준 회사 내부 데이터에 LLM을 붙이려는 시도가 많아졌지만, 아직도 가장 헷갈리는 질문은 단 하나다. "RAG로 갈 것인가, 파인튜닝으로 갈 것인가." 비용, 정확도, 운영 부담이 모두 다르고, 두 방식을 섞는 하이브리드까지 있다 보니 첫 PoC 단계에서 헛돈을 쓰는 팀이 적지 않다. 2026년 들어 국내 기업의 도입 사례가 쌓이면서, 어떤 기준으로 골라야 하는지 윤곽이 비교적 또렷해졌다. 이번 글은 실제 한국 기업 7곳의 운영 사례를 바탕으로 정리한 선택 기준이다.RAG는 어떤 상황에 잘 맞는가RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 외부 지식을 검색해서 모델 입력에 끼워 넣는 방식이다. 한 통신사는 사내 매뉴얼 12만 페이지를 RAG로 묶어 콜센터 상담사 보조에 투입했다. 매뉴얼.. 기업 RAG 도입 실패 사례 5건 분석 | 2026년 성공한 회사들의 공통 패턴 2024년 챗GPT API와 함께 폭발적으로 늘어난 기업 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 도입이 2026년 들어 명암을 보이고 있습니다. 사내 문서 검색·고객지원 자동화·사내 위키 챗봇 등 다양한 시도가 이어졌지만, 6개월 안에 폐기되는 프로젝트도 적지 않습니다. 무엇이 문제였을까요. 국내외 RAG 도입 실패 사례를 다섯 가지 패턴으로 정리하고, 같은 기간 안정적으로 운영 중인 회사들의 공통점을 살펴봅니다.실패 패턴 1 — 청크 크기와 임베딩 모델의 엇박자가장 흔한 실패는 문서 청크 크기와 임베딩 모델 컨텍스트가 어긋나는 경우입니다. 256토큰 청크를 8K 컨텍스트 모델에 그대로 넣으면 문맥이 잘려 답변 품질이 급락합니다. 반대로 2,000토큰 청크를 임베딩 길이가 짧은 .. AI 에이전트 도입 한국 기업 5곳 | 2026년 업무 자동화 실사례 완벽 정리 2024년까지의 AI 도입이 '챗봇 붙이기' 수준이었다면, 2026년의 흐름은 분명히 달라졌다. 이제 기업들은 단순한 Q&A 봇이 아니라 스스로 업무를 계획하고 실행하는 AI 에이전트를 도입하고 있다. 본격적으로 '일하는 AI' 시대가 열린 것이다. 국내 주요 기업 5곳의 실제 도입 사례를 정리해 봤다.1. 삼성전자 — 반도체 공정 데이터 분석 에이전트삼성전자 DS부문은 반도체 생산라인의 이상 감지와 수율 분석에 멀티 에이전트 시스템을 적용하고 있다. 과거에는 엔지니어가 수십 개 대시보드를 번갈아 보며 원인을 추적했지만, 이제는 에이전트가 센서 로그와 장비 파라미터를 스스로 상호 참조해 의심 구간을 보고서 형태로 요약해 올린다. 회사 측은 불량 원인 분석 시간이 평균 30% 이상 단축됐다고 밝혔다.2. .. 이전 1 다음