한국어 LLM 모델을 기반으로 회사 업무를 학습시키고, 업그레이드된 모델과 결합한 후 RAG를 통해 활용하는 전략은 매우 효과적인 접근법입니다. 이에 대한 추천 모델과 보완점을 분석해 드리겠습니다.

최적 한국어 LLM 모델 추천

상용 모델 옵션

• HyperCLOVA X (네이버): 한국의 문화와 맥락을 가장 잘 이해하는 생성형 AI로, 법, 제도, 문화 등의 맥락을 더 잘 이해하고 자연스러운 대화를 전개할 수 있습니다[3]. 테크니컬 리포트에 따르면 글로벌 오픈소스 모델보다 높은 종합 점수를 획득했으며, 특히 한국어, 일반상식, 수학, 코딩 부문에서 우수한 성능을 보였습니다[15].
• 카카오 Kanana: 2025년 2월에 공개된 Kanana-Nano-2.1b 모델은 한국어와 영어 지원이 가능하며, Context Length가 8,192 토큰으로 비교적 높습니다. 특히 한국어 관련 평가에서 좋은 성능을 보이고 있습니다[6].

오픈소스 모델 옵션

• KoR-Orca-Platypus-13B: ko-en-llama2-13b 모델에 한국어 데이터셋을 추가로 파인튜닝한 모델로, Open Ko-LLM 리더보드에서 우수한 성능을 기록했습니다[13][20].
• Llama-2-KoEn 계열: Llama 2 아키텍처에 한국어와 영어 코퍼스를 추가 사전학습시켜 두 언어 모두에 능숙한 모델입니다[14].

LLM 모델 결합 전략

추천 접근법

• LoRA 병합 기술: 여러 LoRA 모델을 다양한 방식(add, ties, dare_linear 등)으로 결합하여 각 모델의 특성을 활용할 수 있습니다[18].
• 체크포인트 병합(Checkpoint Merging): 공유 학습 궤적을 가진 LLM 체크포인트를 병합함으로써 거의 추가 비용 없이 모델 성능을 향상시킬 수 있는 방법입니다[17].
• LLM-TOPLA 앙상블 방식: 다양성을 최대화하는 효율적인 LLM 앙상블 방법으로, 다양한 모델의 강점을 결합하면서도 효율성을 유지할 수 있습니다[28][35].

RAG 구현 전략

기업용 RAG 아키텍처

• 표준 RAG 워크플로우: 사용자 입력 및 인증, 입력 검증, 쿼리 재작성 및 인코딩, 정보 검색, 랭킹 및 응답 생성, 출력 검증의 단계를 포함합니다[10].
• PDF 처리 전략: 복잡한 PDF 문서는 하이브리드 멀티모달 파싱 접근법을 활용하여 처리하는 것이 효과적입니다[31].
• RAG 최적화: 쿼리 확장, 다양한 검색 전략, 그리고 이들을 통합하는 시스템 설계가 성능을 향상시킵니다[22][27].

미흡한 점 및 보완 전략

모델 선택 관련 고려사항

• 자원 요구사항: 대부분의 고성능 한국어 LLM은 상당한 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다. 예를 들어, KoGPT6B-ryan1.5b 모델은 최소 32GB GPU RAM이 필요합니다[2].
• 상업적 라이선스: 일부 모델은 상업적 사용에 제약이 있으므로, 사용 전 라이선스 확인이 필수적입니다. 예를 들어 KoR-Orca-Platypus-13B는 cc-by-nc-sa-4.0 라이선스로 비상업적 용도로만 사용 가능합니다[13].

모델 결합 시 문제점

• 모델 호환성: 서로 다른 아키텍처나 토크나이저를 사용하는 모델 간에는 결합이 어려울 수 있습니다.
• 성능 저하 가능성: 부적절한 결합 방법은 오히려 성능 저하를 초래할 수 있으며, 특히 다국어 처리 능력에 영향을 미칠 수 있습니다.

RAG 구현 시 주의사항

• 문서 분할 전략: PDF 문서를 어떻게 청크로 나눌지에 대한 전략이 중요합니다. 너무 작은 청크는 컨텍스트 손실을, 너무 큰 청크는 검색 정확도 저하를 가져올 수 있습니다[34].
• 피드백 루프 구축: RAG 시스템에 피드백 루프를 통합하여 시간이 지남에 따라 사용자 상호작용을 통해 응답 품질과 정확성을 향상시켜야 합니다[10].
• 데이터 버전 관리: 데이터 소스와 모델 구성의 변경 사항을 관리하기 위한 버전 관리가 필수적입니다[10].

결론

한국어 LLM과 RAG를 결합한 기업 시스템 구축은 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 최적의 결과를 위해서는 다음을 권장합니다:

1. 회사 규모와 용도에 맞는 적절한 한국어 LLM 모델 선택 (HyperCLOVA X 또는 Kanana 권장)
2. 체계적인 방법론을 통한 모델 결합 (LoRA Merger 또는 LLM-TOPLA 앙상블 방식)
3. 표준 기업용 RAG 아키텍처 구축 및 PDF 처리를 위한 하이브리드 접근법 적용
4. 피드백 루프와 버전 관리를 통한 지속적인 시스템 개선

이러한 전략을 통해 회사 업무에 최적화된 한국어 LLM과 RAG 시스템을 효과적으로 구축할 수 있을 것입니다.

출처
[1] 2025년 LLM 모델 종류 총정리 : 성능 비교, 업무 활용 사례, LLM AGENT https://app.dalpha.so/blog/llm/
[2] KakaoBrain KoGPT (Korean Generative Pre-trained Transformer) https://github.com/kakaobrain/kogpt
[3] CLOVA Studio – AI Services – 네이버 클라우드 플랫폼 https://www.ncloud.com/product/aiService/clovaStudio
[4] [Sionic Llama 4 Token Editor] 라마 4는 한국어에 가장 친화적인 오픈 … https://blog.sionic.ai/llama4-token-editor
[5] NomaDamas/awesome-korean-llm – GitHub https://github.com/NomaDamas/awesome-korean-llm
[6] sLM 한국어 성능 비교: Kanana, HyperCLOVA, Qwen – 코딩의 숲 https://ariz1623.tistory.com/374
[7] SKT 유영상 “올해 한국어 특화 LLM 공개…추론모델로 확대” https://47.newstomato.com/ReadNews.aspx?no=1258225
[8] [Starview Vol. 10] Strengthening Korean AI competitiveness with … https://upstage.ai/blog/en/open-ko-llm-leaderboard-interview
[9] Searching for Best Practices in Retrieval-Augmented Generation https://arxiv.org/abs/2407.01219
[10] Best Practices for Enterprise RAG System Implementation – Intelliarts https://intelliarts.com/blog/enterprise-rag-system-best-practices/
[11] Converting PDF Files Text into Embeddings – API https://community.openai.com/t/converting-pdf-files-text-into-embeddings/429352
[12] Open Ko-LLM Leaderboard – a Hugging Face Space by upstage https://huggingface.co/spaces/upstage/open-ko-llm-leaderboard
[13] kyujinpy/KoR-Orca-Platypus-13B – Hugging Face https://huggingface.co/kyujinpy/KoR-Orca-Platypus-13B
[14] Llama 2 Koen 13b · Models – Dataloop https://dataloop.ai/library/model/beomi_llama-2-koen-13b/
[15] 초대규모 AI ‘하이퍼클로바X’ 베일 벗었다!…글로벌 LLM부터 오픈소스 … https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=30818
[16] A Simple Ensemble Strategy for LLM Inference: Towards … – arXiv https://arxiv.org/html/2504.18884v1
[17] Enhancing LLM Pretraining by Checkpoint Merging: An Almost Free… https://openreview.net/forum?id=GWnWtkWJxp
[18] LoRA Power-Merger for ComfyUI – GitHub https://github.com/larsupb/LoRA-Merger-ComfyUI
[19] A Closer Look at Model Growth for Efficient LLM Pre-Training – arXiv https://arxiv.org/abs/2405.15319
[20] [LLM] Ko-LLM 리뷰, LLaMA2 기반 한국어 파인튜닝 모델 인퍼런스 https://didi-universe.tistory.com/entry/LLM-Ko-LLM-LLaMA2-%EA%B8%B0%EB%B0%98-%ED%95%9C%EA%B5%AD%EC%96%B4-%ED%8C%8C%EC%9D%B8%ED%8A%9C%EB%8B%9D-%EB%AA%A8%EB%8D%B8%EB%93%A4
[21] 한국어 LLM 리더보드 바로가기 – AI-Hub https://www.aihub.or.kr/leaderboard/view.do
[22] Enhancing Retrieval-Augmented Generation: A Study of Best Practices https://arxiv.org/abs/2501.07391
[23] Ko LLM Leaderboard best models ❤️‍ – Hugging Face https://huggingface.co/collections/open-ko-llm-leaderboard/ko-llm-leaderboard-best-models-659c7e45a481ceea4c883506
[24] A curated list of Awesome-LLM-Ensemble papers for the survey … https://github.com/junchenzhi/Awesome-LLM-Ensemble
[25] LLM 한국어 사용성 순위(구 평가 기준 적용) – 위키독스 https://wikidocs.net/226061
[26] Open-Ko-LLM | 한국어 대규모 언어모델 리더보드 https://littlefoxdiary.tistory.com/124
[27] [PDF] Searching for Best Practices in Retrieval-Augmented Generation https://aclanthology.org/2024.emnlp-main.981.pdf
[28] LLM-TOPLA: Efficient LLM Ensemble by Maximising Diversity – arXiv http://arxiv.org/abs/2410.03953
[29] 한국어 오픈소스 멀티모달 모델 모음 (image-text) – IBOK – 티스토리 https://bo-10000.tistory.com/204
[30] [GN] Awesome-Korean-LLM : 한국어 오픈소스 LLM awesome list https://discuss.pytorch.kr/t/gn-awesome-korean-llm-llm-awesome-list/2315
[31] The Best Way to Parse Complex PDFs for RAG: Hybrid Multimodal … https://www.instill-ai.com/blog/make-complex-documents-rag-ready
[32] Understanding LLM ensembles and mixture-of-agents (MoA) https://bdtechtalks.com/2025/02/17/llm-ensembels-mixture-of-agents/
[33] 자유게시판 – Korean-LLM : 한국어 오픈소스 LLM 리스트 – 하모니카 https://hamonikr.org/Free_Board/122961
[34] Best open source RAG for 100s of PDFs ? : r/LangChain – Reddit https://www.reddit.com/r/LangChain/comments/1fsd1yw/best_open_source_rag_for_100s_of_pdfs/
[35] [PDF] LLM-TOPLA: Efficient LLM Ensemble by Maximising Diversity https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.698.pdf
[36] The Best Practices of RAG – by Florian – AI Exploration Journey https://aiexpjourney.substack.com/p/the-best-practices-of-rag
[37] Mistral NeMo: 128k 긴 텍스트와 다국어 지원 미스트랄 최신 모델 https://fornewchallenge.tistory.com/entry/Mistral-NeMo-%F0%9F%9A%80128k-%EA%B8%B4-%ED%85%8D%EC%8A%A4%ED%8A%B8%EC%99%80-%EB%8B%A4%EA%B5%AD%EC%96%B4-%EC%A7%80%EC%9B%90-%EB%AF%B8%EC%8A%A4%ED%8A%B8%EB%9E%84-%EC%B5%9C%EC%8B%A0-%EB%AA%A8%EB%8D%B8
[38] GPT-4와 GPT-4o의 OCR 성능 비교 : 테스트 결과 공개 – 오빠두엑셀 https://www.oppadu.com/gpt4-vs-gpt-4o/
[39] 한국의 오픈소스 LLM 리스트 – TILNOTE https://tilnote.io/pages/653726bed7cca4835b278674
[40] RAG in Workflows with FlowWright https://www.flowwright.com/rag-in-workflows-with-flowwright
[41] [LangChain] Retrieval PDF – B’s – 티스토리 https://bnmy6581.tistory.com/195
[42] Evaluating Large Language Models in Korean with Ko-H5 Benchmark https://aclanthology.org/2024.acl-long.177/
[43] OpenOrca-KO dataset을 활용하여 llama2를 fine-tuning한 Korean … https://github.com/Marker-Inc-Korea/Korean-OpenOrca
[44] The Power of Ensemble Methods on Large Language Models https://www.linkedin.com/pulse/power-ensemble-methods-large-language-models-zahir-shaikh-8ox1f
[45] Checkpoint Merging via Bayesian Optimization in LLM Pretraining https://arxiv.org/html/2403.19390v1