파인튜닝 vs RAG vs 프롬프트 — 로컬 LLM에 지식 넣는 3가지 길

로컬 LLM에 우리 지식과 말투, 출력 형식을 효과적으로 주입하는 방법은 프롬프트 엔지니어링으로 시작해 RAG를 추가하고 마지막으로 파인튜닝을 검토하는 비용 대비 효과 사다리이며, 초보자라면 대부분 앞의 두 단계 조합만으로도 실용적이고 안정적인 맞춤 응답을 만들 수 있다.

한 줄 요약: 로컬 LLM 지식 주입의 정답은 프롬프트 → RAG → 파인튜닝 순으로 올라가는 사다리다. 무작정 파인튜닝부터 달려들지 말고 필요와 비용을 따져 선택하자.

로컬 지식 주입 3택은 배타가 아니라 비용·효과가 커지는 사다리다 — 프롬프트(즉시·저비용)→RAG(실시간·사설문서 근거)→파인튜닝(영구·말투/형식 각인), 대부분 프롬프트+RAG로 충분

로컬 LLM 지식 주입 3방법 구조 · 2026-07

왜 셋을 헷갈릴까?#

로컬 LLM을 쓰다 보면 "모델이 우리 회사 규정이나 개인 노하우를 잘 알게 하려면 어떻게 해야 하나" 하는 고민이 가장 먼저 나온다. 검색을 하면 프롬프트 엔지니어링, RAG, 파인튜닝이 동시에 쏟아지면서 "이게 다 같은 거 아닌가?" 싶은 착각이 생긴다. 세 방법 모두 지식을 '넣는다'는 공통점이 있지만, 지식이 모델에 머무는 방식과 업데이트 난이도, 필요한 컴퓨팅 자원이 완전히 다르기 때문에 혼란이 커진다.

초보자를 위한 비유를 하나 들어보자. 프롬프트 엔지니어링은 매번 친구에게 "우리 회사 보고서는 이렇게 써"라고 말로 부탁하는 것과 같다. RAG는 친구에게 "이 참고서 파일들 읽고 답해" 하며 실제 문서를 펼쳐 보여주는 것이고, 파인튜닝은 그 친구를 학원에 보내 보고서 작성법과 말투를 몸에 완전히 배게 하는 것에 비유할 수 있다.

세 방법은 어떻게 다를까?#

세 방법의 핵심 차이를 한눈에 정리하면 다음과 같다.

로컬 LLM에 지식을 넣는 3가지 방법 비교 (정성 평가, 2026-07 기준) · columns: 방법, 무엇을 하나, 새 지식 반영, 비용·난이도, 언제 좋은가 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1248?ref=ai_answer

방법 | 무엇을 하나 | 새 지식 반영 | 비용·난이도 | 언제 좋은가
프롬프트 엔지니어링 | 지시·예시로 맥락 안에서 유도 | 즉시(맥락 내) | 매우 낮음 | 빠른 시작·출력 형식 제어
RAG(검색증강) | 외부 문서를 검색해 맥락에 주입 | 실시간(문서만 갱신) | 중간(검색 인프라) | 최신·사설 지식을 근거로
파인튜닝 | 가중치를 추가 학습시켜 각인 | 영구(모델에 내재) | 높음(데이터·GPU·검증) | 말투·도메인 특화·형식 고정

프롬프트 엔지니어링은 모델의 컨텍스트 창 안에 역할 지시, 제약 조건, 출력 예시를 넣어 원하는 방향으로 유도하는 가장 가벼운 방법이다. 시스템 프롬프트만 잘 다듬어도 말투를 부드럽게 하거나, 항상 bullet point로 답하게 하거나, 특정 형식(JSON, 표 등)을 강제할 수 있다. 비용이 거의 들지 않고 즉시 적용할 수 있다는 것이 최대 장점이지만, 컨텍스트 길이 제한 때문에 방대한 지식을 한 번에 넣기 어렵고 매 대화마다 같은 지시를 반복해야 한다는 한계가 있다.

RAG는 외부 문서나 데이터를 벡터 데이터베이스에 저장해 두고, 질문과 관련된 부분만 실시간으로 찾아 모델 컨텍스트에 주입하는 방식이다. 지식을 모델 가중치에 영구히 새기지 않아도 되기 때문에 최신 정보나 사설 문서를 반영하기 가장 좋다. 문서가 추가되거나 수정되면 검색 결과만 바뀌므로 유지보수가 비교적 쉽다. 다만 검색 품질에 따라 성능이 크게 좌우되며, 로컬에서 벡터 스토어와 임베딩 모델을 함께 운용해야 하는 초기 설정 비용이 발생한다.

파인튜닝은 모델의 실제 가중치를 업데이트해 지식과 말투, 형식을 모델 내부에 각인시키는 가장 강력한 방법이다. LoRA나 QLoRA 같은 효율적인 기법을 쓰면 로컬 GPU에서도 실행 가능하지만, 학습 데이터 수집·정제, 학습 스크립트 작성, 과적합 방지 평가 등 전체 과정에 상당한 시간과 노력이 들어간다. 한번 성공적으로 학습시키면 이후 프롬프트나 검색 없이도 일관된 결과가 나오는 것이 장점이지만, 데이터가 부족하거나 검증이 부족하면 기존 모델 능력이 오히려 떨어질 위험이 있다.

그래서 뭘 먼저 써야 하나?#

프롬프트로 시작하라. 대부분의 지식 주입과 형식 제어는 잘 작성된 시스템 프롬프트와 3~5개의 few-shot 예시만으로도 충분히 해결된다. 이 단계에서 역할 부여, 말투 지정, 출력 형식 강제, 제약 조건 명시를 최대한 연습하면 나중에 RAG나 파인튜닝으로 넘어갈 때도 훨씬 수월해진다.

최신 정보가 자주 바뀌거나 개인·회사 내부 문서처럼 근거가 필요한 지식이 있다면 RAG를 추가하라. 로컬 환경에서도 가벼운 벡터 데이터베이스를 구축하면 문서만 업데이트하면 되기 때문에 유지보수가 편하고, 환각 현상도 줄일 수 있다.

말투와 출력 형식이 항상 동일해야 하거나 특정 도메인 전문 용어·뉘앙스까지 정확히 반영해야 하는 반복 작업이라면 그때 비로소 파인튜닝을 검토하라. 그러나 실제로는 1번과 2번의 조합만으로도 충분한 경우가 대부분이며, 파인튜닝은 비용과 위험을 감수할 만한 명확한 필요가 있을 때만 진행하는 것이 현명하다.

참고: 2026-07-12 KST 기준으로 정리한 내용이다. 세 가지 방법은 서로 배타적인 선택지가 아니라 목적과 보유 자원, 유지보수 용이성에 따라 자유롭게 조합할 수 있다. 각자의 로컬 환경에서 작은 규모로 테스트하며 가장 균형 잡힌 조합을 찾아가길 권장한다.

이 시리즈: 이 시리즈 허브 — 로컬 LLM·RAG 7가지 관문 · 재랭커로 검색 정확도 올리기 · 청킹 전략이 검색 품질을 좌우

함께 읽기: 로컬 RAG, 임베딩만으론 부족하다 — 재랭커로 검색 정확도 올리기, 로컬 LLM에 도구를 쥐여주기 — 함수 호출(tool calling) 첫걸음

참고 링크

Hugging Face PEFT(LoRA)

Prompt Engineering Guide

Unsloth 파인튜닝

Ollama