대규모 언어 모델(LLM)은 이제 놀라울 정도로 자연스러운 문장 생성 능력과 추론 역량을 갖추었으며, 마치 스스로 완결된 시스템처럼 보일 정도로 발전했습니다. 수십억, 혹은 수조 개에 달하는 파라미터를 방대한 데이터로 학습한 최신 대규모 언어 모델(Large Language Models)은 코드를 작성하고, 논문을 요약하고, 복잡한 문제를 논리적으로 풀어내며, 사람과 깊이 있는 대화를 이어갈 수 있습니다.

이러한 발전은 오늘날 AI 개발(AI Development)에서 매우 중요한 구조적 질문을 던집니다.

LLM은 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG) 없이도 효과적으로 작동할 수 있을까요?

결론부터 말하면 “가능합니다.” 하지만 그 뒤에는 반드시 짚고 넘어가야 할 중요한 전제가 있습니다. 또한 더 깊이 살펴보면, 왜 RAG가 현재 프로덕션(운영) 환경에서 사실상 기본 아키텍처로 자리 잡았는지 자연스럽게 이해하게 됩니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 AI의 미래일까요?  자세히 보기

핵심 기술 용어 정리 (Glossary of Key Technical Terms)

학습 데이터 컷오프(Training Cutoff). LLM이 학습한 데이터가 특정 시점에 고정되어 있기 때문에, 그 이후 발생한 정보나 최신 데이터를 알지 못하게 되는 한계 지점을 의미합니다.

환각(Hallucination). 필요한 정보가 없거나 학습 분포 밖의 질문을 받았을 때, LLM이 그럴듯한 문장을 생성하지만 사실과 다른 답을 만들어내는 오류 현상입니다.

컨텍스트 윈도우(Context Window). LLM이 한 번에 처리할 수 있는 최대 토큰 수를 의미하며, 추론 과정에서 참고할 수 있는 정보량에 한계를 만듭니다.

벡터 데이터베이스(Vector Database). 검색 증강 생성(RAG)에서 사용되는 저장 시스템입니다. 임베딩을 인덱싱하여 대규모 비정형 데이터에서 의미 기반 유사도 검색(semantic similarity search)을 가능하게 합니다.

RAG 없이 운영되는 LLM은 언제 효과를 발휘하는가

LLM의 핵심은 간단합니다. LLM은 이전 문맥을 바탕으로 다음 토큰(token)을 예측하는 확률 기반 시퀀스 모델입니다. 대부분의 최신 모델은 트랜스포머 기반 어텐션 메커니즘을 사용하며, 방대한 텍스트 데이터 속 통계적 관계를 학습해 언어를 이해하고 생성합니다.

하지만 RAG 없이 배포되는 LLM은 기본적으로 닫힌 세계(closed-world)에서 작동합니다. 즉, 모델이 외부 지식에 직접 연결되지 않은 상태에서 동작한다는 의미입니다. 이러한 구조는 일반적으로 다음과 같은 특징을 가집니다.

• 지식이 전적으로 모델 파라미터 안에 내장되어 있습니다.
• 그 지식은 학습 컷오프 시점 이후로 업데이트되지 않습니다.
• 외부 데이터, 기업 내부 문서, 실시간 정보에 직접 접근할 수 없습니다.

그럼에도 불구하고 이러한 구조는 아래와 같은 작업에서는 놀라울 만큼 효과적으로 작동합니다.

• 일반 상식 기반 질문 응답
• 요약, 재작성, 번역 같은 언어 변환 작업
• 창의적 콘텐츠 생성
• 프롬프트 안에 이미 포함된 정보를 기반으로 한 추론

이처럼 지식 의존도가 낮은 작업에서는 RAG를 추가하는 것이 기대만큼의 효과를 내지 못하고, 시스템 효율성을 저하시킬 수 있습니다.

RAG 없는 LLM이 효과적으로 활용되는 대표적 유형

검색 기능이 없는 LLM도 특정 조건에서는 충분히 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다. 대표적으로 다음과 같은 경우가 이에 해당합니다.

1. 범용 추론 및 언어 중심 작업

문법 교정, 아이디어 발상, 콘텐츠 초안 작성, 개념적 사고처럼 사실 정확성보다 언어적 역량이 중요한 작업에서는 RAG 없이 운영되는 LLM(Standalone LLM)이 거의 최적에 가까운 결과를 제공합니다.

2. 지식 변화가 느린 분야

예를 들어 고전 수학이나 기초 프로그래밍 개념처럼 지식이 급격히 변하지 않는 영역에서는 실시간 정보에 접근하지 못하더라도 큰 문제가 되지 않습니다.

3. 응답 속도가 중요한 환경 또는 제한된 인프라 환경

제한된 인프라 환경에서는 검색 레이어를 제거함으로써 시스템 구조를 단순화할 수 있으며, 추론 속도와 운영 비용을 동시에 줄일 수 있습니다.

정리하면, 정보의 최신성, 검증 가능성, 도메인 특화 정확도가 필수적이지 않은 상황에서는 LLM이 RAG 없이도 충분히 독립적으로 기능할 수 있습니다.

RAG 없는 시스템이 가진 구조적 한계

하지만 Standalone LLM은 강점만큼이나 명확한 한계를 가지고 있으며, 이러한 한계는 특히 실제 서비스(프로덕션) 환경에서 치명적인 문제로 이어질 수 있습니다.

정적인 지식 구조와 ‘최신성 문제’

대규모 모델을 재학습하는 과정은 비용이 크고 시간이 오래 걸리며, 운영 측면에서도 매우 복잡합니다. 그 결과 LLM은 배포 직후부터 곧바로 현실 세계의 변화와 어긋나기 시작합니다. 다시 말해, 모델이 알고 있는 정보는 빠르게 “과거”가 됩니다.

환각(Hallucination) 리스크

LLM은 학습 데이터에 포함되지 않은 정보나 불확실한 질문을 받았을 때도 자신감 있게 답을 만들어내는 경향이 있습니다. 이로 인해 그럴듯하지만 틀린 결과가 생성되는 환각(Hallucination) 현상이 발생할 수 있으며, 특히 기술·법률·의료처럼 오류가 치명적인 분야에서는 위험성이 더욱 커집니다.

메이크봇이 수행한 다수의 공공기관 AI 구축 사례에서도, 답변의 정확성과 근거성이 요구되는 환경에서 환각 문제가 실제 운영 리스크로 확인되었습니다. 이로 인해 단순 생성형 모델만으로는 안정적인 서비스 운영이 어렵다는 판단이 이어졌습니다.

컨텍스트 윈도우의 비효율성

긴 문서나 방대한 자료를 프롬프트에 그대로 입력하는 방식은 토큰 비용이 높고, 컨텍스트 윈도우 한계로 인해 결국 내용을 잘라내거나 단순화할 수밖에 없습니다. 이 과정에서 중요한 정보가 누락되며 답변 품질이 저하될 가능성이 높아집니다.

이러한 문제들은 단순한 이론적 한계가 아닙니다. 기업 환경에서는 곧바로 신뢰성, 안전성, 도입 가능성에 영향을 미치며, AI 시스템이 실제 업무에 정착하는 데 가장 큰 장애물이 되기도 합니다.

검색 증강 생성(RAG)이 바꾸는 것

검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)은 단순히 모델 성능을 높이는 업그레이드가 아니라, AI 시스템 구조 자체를 변화시키는 아키텍처적 전환에 가깝습니다.

LLM에게 모든 지식을 “암기”하게 하는 대신, RAG 시스템은 다음과 같은 방식으로 작동합니다.

• 외부 데이터 소스(벡터 데이터베이스, API, 사내 문서 저장소 등)에서 관련 문서를 검색합니다.
• 그중 가장 핵심적인 정보만 선별하여 프롬프트에 주입합니다.
• 그리고 검색된 근거(evidence)에 기반해 답변을 생성하도록 LLM에 요청합니다.

이 과정은 LLM을 단순한 ‘닫힌 세계(closed-world)’ 생성기에서, 필요한 정보를 참고하며 사고하는 오픈북(open-book) 추론 엔진으로 전환시킵니다.

실제 결과에서도 RAG 기반 시스템은 다음과 같은 강점을 보입니다.

• 지식 집약적 작업에서 사실 정확도 향상
• 환각(Hallucination) 발생률 감소
• 재학습 없이도 빠른 지식 업데이트 가능
• 기업 내부 데이터나 규제 데이터 환경과의 정교한 정합성 확보

생성형 AI에서 RAG는 어떻게 활용될까요? 자세히 보기

LLM vs RAG: 아키텍처 관점에서의 트레이드오프

언제 RAG 없이도 충분할까?

RAG의 장점이 분명하더라도, 모든 시스템에서 반드시 필요한 것은 아닙니다. 다음과 같은 조건에서는 RAG를 생략하는 것이 오히려 합리적인 수 있습니다.

• 작업이 지식 기반이 아니라 언어 중심 작업일 때
• 도메인이 일반적이며 비교적 변화가 적을 때
• 사실 검증보다 속도와 단순함이 더 중요할 때
• 서비스가 실험적이거나 창의적 목적이며, 결과의 정확성이 핵심이 아닐 때

이러한 경우 RAG를 추가하면 시스템 구조는 복잡해지지만, 기대만큼의 효과를 얻지 못해 비용 대비 효율이 낮아질 수 있습니다.

RAG가 ‘선택’이 아니라 ‘필수’가 되는 순간

반대로 RAG가 사실상 필수 조건이 되는 환경도 존재합니다. 특히 다음과 같은 상황에서는 RAG 없이는 안정적인 운영이 어렵습니다.

• 답변이 반드시 검증 가능하고 최신 정보여야 할 때
• 시스템이 기업 내부 데이터 또는 독점 데이터를 기반으로 작동해야 할 때
• 규제, 법률, 의료처럼 오류가 치명적인 분야에서 정확성이 요구될 때
• 사용자가 “출처 기반 답변”을 당연하게 기대할 때

이러한 이유로 RAG는 현재 기업용 검색 시스템, 사내 코파일럿, 컴플라이언스 어시스턴트, 지식 기반 챗봇에서 사실상 기본 아키텍처로 자리 잡았습니다.

한국의 AI 혁신을 세계에 알리다: 이탈리아 SIGIR 2025에서 공개된 메이크봇의 HybridRAG 프레임워크. 여기서 더 읽어보세요!

최종 정리: 그렇다면 LLM은 RAG 없이도 가능할까?

이제 다시 질문으로 돌아가 보겠습니다.

LLM은 RAG 없이도 제대로 작동할까요?

답은 “그렇습니다.” 실제로 많은 LLM은 이미 엄청난 규모로 RAG 없이도 활용되고 있습니다. 하지만 현대 AI 개발에서 더 중요한 질문은 “가능한가?”가 아니라, “그 방식이 정말 최선인가?”입니다. Standalone LLM은 유창함, 추론 능력, 창의성을 제공합니다. 반면 RAG는 근거 기반 응답, 책임성, 그리고 유연한 업데이트 가능성을 더해줍니다.

가장 뛰어난 시스템은 무조건 구조를 복잡하게 만드는 것이 아니라, 이 두 영역의 경계를 정확히 이해하고 설계하는 과정에서 탄생합니다. 결국 고성능 AI 시스템을 가르는 기준은 RAG를 사용했느냐가 아니라, 해당 업무가 요구하는 지식 수준과 검증 요구를 정확히 충족하는 구조로 설계되어 느냐에 달려 있습니다.

바로 그 지점에서 진짜 AI 엔지니어링이 시작됩니다.

현실적으로 효과적인 AI 개발은 LLM과 RAG 중 무엇을 선택하느냐보다, 실제 지식 요구 수준에 맞춰 시스템 아키텍처를 정렬하는 과정에서 결정됩니다. 이러한 흐름 속에서 메이크봇(Makebot)의 HybridRAG 프레임워크는 자연스럽게 의미를 갖습니다. HybridRAG는 대규모 언어 모델과 검색 증강 생성을 결합하되, 기업 환경에서 중요한 근거성(grounding), 응답 속도(latency), 비용 효율성(cost)의 균형을 정교하게 맞춘 구조입니다.

프로덕션 환경에서 검증되었고 SIGIR 2025에서 발표된 HybridRAG는, 이 글의 핵심 메시지를 그대로 보여줍니다. 즉, 강한 AI 시스템은 단일한 정답 구조가 아니라 목적에 맞게 설계된 의도적인 트레이드오프 위에서 만들어진다는 점입니다.

귀 조직에 최적의 LLM·RAG 아키텍처를 설계하고자 한다면, 메이크봇과 논의해보시기 바랍니다.

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