COMPARISON

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Long Context

대용량 입력

VS

RAG

검색 기반 생성

무엇이 정답인가?

100만 토큰 같은 대용량 입력이 가능해지면서, RAG가 필요 없다는 주장도 나옵니다. 하지만 실제 제품/업무에서는 두 접근의 트레이드오프가 분명합니다.

문제 정의: “기억”이 아니라 “검색”이다

긴 컨텍스트는 강력하지만, 모든 문제를 해결하지는 않습니다. 핵심은 “필요한 정보가 언제, 어떤 형태로 들어오는가”입니다.

롱 컨텍스트

한 번에 많은 정보 입력 가능. 하지만 비용·지연 증가, 중요 정보가 묻힐 위험.

RAG

필요한 조각을 검색해 입력. 짧게 유지하면서 최신 정보 접근 가능.

트레이드오프 비교

단순 (한 번에 넣기)

구현 복잡도

검색 파이프라인 필요

높음 (토큰 많이 사용)

비용

상대적 낮음

입력 문서에 의존

최신성

실시간 검색 가능

전체 균등 처리

중요도 구분

검색으로 중요 부분 선택

단순

유지보수

임베딩/검색 관리 필요

품질을 좌우하는 3가지 체크포인트

1

Chunking

문서를 어느 단위로 자를지 — 너무 작으면 문맥 끊김, 너무 크면 검색 무딤

2

Retrieval

키워드/벡터/하이브리드 검색 — 질의 형태에 따라 선택

3

Grounding

답변에 근거 조각 포함 — 환각 감소, 신뢰 향상

추천 패턴: 요약 버퍼 + RAG + 최종 검증

1. 요약 버퍼

긴 문서를 압축

2. RAG 검색

필요한 조각 추가

3. 검증

근거 재확인

실무 기준

문서가 자주 바뀌거나 사용자별 지식이 다르면 RAG가 유리. 단일 보고서/계약서처럼 한 덩어리를 끝까지 읽는 작업은 롱 컨텍스트가 편합니다.

100만+

토큰 컨텍스트

체크포인트

하이브리드

정답은 “하이브리드”

요약된 장기기억 + 검색된 단기기억의 조합이 실전에서 가장 안정적입니다.

#RAG

#Long Context

#Retrieval

#Grounding

#LLM

2025-12-21 · 럿지 AI 팀