RAG 프레임워크(검색 증강 생성 프레임워크)는 2026년 프로덕션급 AI 애플리케이션 구축에 필수적인 도구가 되었습니다. 최고의 RAG 프레임워크인 LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy, LangGraph는 개발자가 대규모 언어 모델을 도메인별 지식 검색과 결합할 수 있게 합니다. LangChain vs LlamaIndex vs Haystack을 비교할 때 토큰 효율성, 오케스트레이션 오버헤드, 문서 처리 기능 등의 주요 요소가 있습니다. 성능 벤치마크에 따르면 Haystack이 가장 낮은 토큰 사용량(약 1,570 토큰)을 달성하고, DSPy는 최소한의 오버헤드(약 3.53ms)를 제공합니다. LlamaIndex는 문서 중심 애플리케이션에서 뛰어나고, LangChain은 최대의 유연성을 제공하며, Haystack은 프로덕션 준비 파이프라인을 제공합니다. RAG 프레임워크 아키텍처를 이해하는 것은 지식 베이스, 챗봇, 검색 증강 생성 시스템을 구축하는 개발자에게 중요합니다.

이 종합 가이드는 2026년의 5개 주요 RAG 프레임워크를 검토하고, 성능 벤치마크, 아키텍처 접근법, 사용 사례, 비용 영향을 비교하여 개발자와 팀이 RAG 애플리케이션 구축을 위한 최적의 프레임워크를 선택할 수 있도록 돕습니다.

RAG 프레임워크 선택이 중요한 이유

RAG 프레임워크는 문서 수집, 임베딩 생성, 관련 컨텍스트 검색, 응답 생성이라는 복잡한 워크플로우를 오케스트레이션합니다. 선택한 프레임워크는 다음을 결정합니다:

  • 개발 속도 — 프로토타입 제작 및 반복 속도
  • 시스템 성능 — 지연 시간, 토큰 효율성, API 비용
  • 유지보수성 — 팀이 디버깅, 테스트, 확장을 얼마나 쉽게 할 수 있는가
  • 유연성 — 새로운 모델, 벡터 저장소, 사용 사례에 대한 적응성

IBM Research에 따르면, RAG는 AI 모델이 원래 부족한 도메인별 지식에 액세스할 수 있게 하므로, 정확성과 비용 효율성을 위한 프레임워크 선택이 중요합니다.

RAG 프레임워크 성능 벤치마크

2026년 AIMultiple의 종합 벤치마크는 동일한 구성 요소(GPT-4.1-mini, BGE-small 임베딩, Qdrant 벡터 저장소, Tavily 웹 검색)를 사용하여 5개 프레임워크를 비교했습니다. 모든 구현은 100개 쿼리의 테스트 세트에서 100% 정확도를 달성했습니다.

주요 성능 지표

프레임워크 오버헤드(오케스트레이션 시간):

  • DSPy: ~3.53ms
  • Haystack: ~5.9ms
  • LlamaIndex: ~6ms
  • LangChain: ~10ms
  • LangGraph: ~14ms

평균 토큰 사용량(쿼리당):

  • Haystack: ~1,570 토큰
  • LlamaIndex: ~1,600 토큰
  • DSPy: ~2,030 토큰
  • LangGraph: ~2,030 토큰
  • LangChain: ~2,400 토큰

벤치마크는 표준화된 구성 요소를 사용하여 프레임워크 오버헤드를 분리하여, 토큰 소비가 오케스트레이션 오버헤드보다 지연 시간과 비용에 더 큰 영향을 미친다는 것을 밝혔습니다. 낮은 토큰 사용량은 상용 LLM을 사용할 때 API 비용을 직접 줄입니다.

1. LlamaIndex — 문서 중심 RAG 애플리케이션에 최적

LlamaIndex는 데이터 수집, 인덱싱, 검색 워크플로우를 위해 특별히 제작되었습니다. 원래 GPT Index라는 이름으로, 지능형 인덱싱 전략을 통해 문서를 쿼리 가능하게 만드는 데 중점을 둡니다.

주요 기능

  • LlamaHub 생태계 — API, 데이터베이스, Google Workspaces, 파일 형식을 위한 160개 이상의 데이터 커넥터
  • 고급 인덱싱 — 벡터 인덱스, 트리 인덱스, 키워드 인덱스, 하이브리드 전략
  • 쿼리 변환 — 더 나은 검색을 위해 복잡한 쿼리를 자동으로 단순화하거나 분해
  • 노드 후처리 — 생성 전에 검색된 청크를 재랭킹하고 필터링
  • 인덱스 구성 — 여러 인덱스를 통합된 쿼리 인터페이스로 결합
  • 응답 합성 — 검색된 컨텍스트에서 답변을 생성하는 여러 전략

아키텍처

LlamaIndex는 명확한 RAG 파이프라인을 따릅니다: 데이터 로딩 → 인덱싱 → 쿼리 → 후처리 → 응답 합성. IBM이 지적한 바와 같이, 대규모 텍스트 데이터 세트를 쉽게 쿼리 가능한 인덱스로 변환하여 RAG 지원 콘텐츠 생성을 간소화합니다.

성능

AIMultiple 벤치마크에서 LlamaIndex는 강력한 토큰 효율성(쿼리당 약 1,600 토큰)과 낮은 오버헤드(약 6ms)를 보여주어 대용량 검색 워크로드에 비용 효율적입니다.

가격

LlamaIndex 자체는 오픈 소스이며 무료입니다. 비용은 다음에서 발생합니다:

  • LLM API 사용(OpenAI, Anthropic 등)
  • 벡터 데이터베이스 호스팅(Pinecone, Weaviate, Qdrant)
  • 임베딩 모델 추론

최적 용도

문서 검색, 지식 관리 또는 Q&A 시스템을 구축하는 팀에서 검색 정확도가 가장 중요한 경우. 주요 사용 사례가 구조화되거나 반구조화된 텍스트 데이터 쿼리인 경우 이상적입니다.

한계

  • LangChain에 비해 다단계 에이전트 워크플로우의 유연성이 낮음
  • LangChain보다 커뮤니티와 생태계가 작음
  • 일반 오케스트레이션이 아닌 주로 검색 작업에 최적화됨

2. LangChain — 복잡한 에이전트 워크플로우에 최적

LangChain은 에이전트형 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 다목적 프레임워크입니다. 여러 LLM, 도구, 의사 결정 지점을 포함하는 복잡한 워크플로우를 위해 “체인"으로 연결할 수 있는 모듈식 구성 요소를 제공합니다.

주요 기능

  • 체인 — LLM, 프롬프트, 도구를 재사용 가능한 워크플로우로 구성
  • 에이전트 — 도구를 선택하고 작업을 실행하는 자율적인 의사 결정 엔터티
  • 메모리 시스템 — 대화 기록, 엔터티 메모리, 지식 그래프
  • 도구 생태계 — 검색 엔진, API, 데이터베이스와의 광범위한 통합
  • LCEL(LangChain Expression Language) — | 연산자를 사용하여 체인을 구축하는 선언적 구문
  • LangSmith — 테스트 및 최적화를 위한 평가 및 모니터링 제품군
  • LangServe — 체인을 REST API로 변환하는 배포 프레임워크

아키텍처

LangChain은 제어 흐름이 표준 Python 로직을 통해 관리되는 명령형 오케스트레이션 모델을 사용합니다. 개별 구성 요소는 더 큰 워크플로우로 조립할 수 있는 작고 구성 가능한 체인입니다.

성능

AIMultiple 벤치마크는 LangChain이 가장 높은 토큰 사용량(쿼리당 약 2,400)과 높은 오케스트레이션 오버헤드(약 10ms)를 보였습니다. 이는 그 유연성을 반영합니다 — 더 많은 추상화 계층은 다양성을 제공하지만 처리 오버헤드를 추가합니다.

가격

  • LangChain Core: 오픈 소스, 무료
  • LangSmith: 개발자 플랜 $39/사용자/월, 맞춤 엔터프라이즈 가격
  • LangServe: 무료(자체 호스팅 배포)

LLM API 및 벡터 데이터베이스에 대한 추가 비용이 적용됩니다.

최적 용도

여러 도구, 의사 결정 지점, 자율 워크플로우가 있는 복잡한 에이전트 시스템을 구축하는 팀. 광범위한 통합이 필요하거나 공유 구성 요소로 여러 AI 애플리케이션을 구축할 계획인 경우 특히 강력합니다.

한계

  • 높은 토큰 소비는 API 비용 증가를 의미합니다
  • 광범위한 추상화로 인한 가파른 학습 곡선
  • 단순한 검색 작업에는 과도하게 설계될 수 있습니다

3. Haystack — 프로덕션 준비 엔터프라이즈 시스템에 최적

Haystack은 프로덕션 배포에 중점을 둔 deepset의 오픈 소스 프레임워크입니다. 명시적인 입출력 계약과 일류 관찰성을 갖춘 구성 요소 기반 아키텍처를 사용합니다.

주요 기능

  • 구성 요소 아키텍처 — @component 데코레이터를 사용한 타입 지정, 재사용 가능한 구성 요소
  • 파이프라인 DSL — 구성 요소 간 데이터 흐름의 명확한 정의
  • 백엔드 유연성 — 코드 변경 없이 LLM, 리트리버, 랭커를 쉽게 교체
  • 내장 관찰성 — 구성 요소 수준 지연 시간의 세밀한 계측
  • 프로덕션 우선 설계 — 캐싱, 배치 처리, 오류 처리, 모니터링
  • 문서 저장소 — Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate, Qdrant의 네이티브 지원
  • REST API 생성 — 파이프라인용 자동 API 엔드포인트

아키텍처

Haystack은 모듈성과 테스트 가능성을 강조합니다. 각 구성 요소에는 명시적인 입력과 출력이 있어 파이프라인의 부분을 테스트, 모킹, 교체하기 쉽습니다. 제어 흐름은 구성 요소 구성과 함께 표준 Python으로 유지됩니다.

성능

Haystack은 벤치마크에서 가장 낮은 토큰 사용량(쿼리당 약 1,570)과 경쟁력 있는 오버헤드(약 5.9ms)를 달성하여 프로덕션 배포에 매우 비용 효율적입니다.

가격

  • Haystack: 오픈 소스, 무료
  • deepset Cloud: 소규모 배포를 위한 $950/월부터 시작하는 관리 서비스

최적 용도

신뢰성, 관찰성, 장기적인 유지보수성을 요구하는 프로덕션 RAG 시스템을 배포하는 엔터프라이즈 팀. 명확한 구성 요소 계약과 기본 기술을 교체할 수 있는 능력이 필요한 경우 이상적입니다.

한계

  • LangChain에 비해 커뮤니티가 작음
  • 도구 생태계가 광범위하지 않음
  • 명시적인 구성 요소 정의로 인해 코드가 더 장황함

4. DSPy — 최소한의 보일러플레이트와 시그니처 우선 설계에 최적

DSPy는 스탠퍼드 대학의 시그니처 우선 프로그래밍 프레임워크로, 프롬프트와 LLM 상호 작용을 타입 지정된 입출력을 가진 구성 가능한 모듈로 취급합니다.

주요 기능

  • 시그니처 — 입출력 사양을 통한 작업 의도 정의
  • 모듈 — 프롬프트와 LLM 호출을 캡슐화(예: dspy.Predict, dspy.ChainOfThought)
  • 옵티마이저 — 자동 프롬프트 최적화(MIPROv2, BootstrapFewShot)
  • 최소한의 글루 코드 — Predict와 CoT 사이를 전환해도 계약이 변경되지 않음
  • 중앙 집중식 구성 — 모델 및 프롬프트 처리를 한 곳에서
  • 타입 안전성 — 수동 파싱 없는 구조화된 출력

아키텍처

DSPy는 각 모듈이 재사용 가능한 구성 요소인 함수형 프로그래밍 패러다임을 사용합니다. 시그니처 우선 접근법은 무엇을 원하는지 정의하는 것을 의미하며, DSPy가 모델에 어떻게 프롬프트할지 처리합니다.

성능

DSPy는 벤치마크에서 가장 낮은 프레임워크 오버헤드(약 3.53ms)를 보여주었습니다. 그러나 토큰 사용량은 중간 수준(쿼리당 약 2,030)이었습니다. 결과는 공정성을 위해 dspy.Predict(생각의 사슬 없음)를 사용했습니다. 옵티마이저를 활성화하면 성능 특성이 변경됩니다.

가격

DSPy는 오픈 소스이며 무료입니다. 비용은 LLM API 사용에 한정됩니다.

최적 용도

깔끔한 추상화를 중시하고 보일러플레이트를 최소화하려는 연구자와 팀. 프롬프트 최적화를 실험하거나 강력한 타입 계약이 필요한 경우 특히 유용합니다.

한계

  • 생태계와 커뮤니티가 작음
  • LangChain/LlamaIndex에 비해 문서가 적음
  • 실제 사례 연구가 적은 새로운 프레임워크
  • 시그니처 우선 접근법은 정신 모델 전환이 필요함

5. LangGraph — 다단계 그래프 기반 워크플로우에 최적

LangGraph는 복잡한 분기 로직을 가진 상태 저장 다중 에이전트 시스템을 구축하기 위한 LangChain의 그래프 우선 오케스트레이션 프레임워크입니다.

주요 기능

  • 그래프 패러다임 — 워크플로우를 노드와 엣지로 정의
  • 조건부 엣지 — 상태 기반 동적 라우팅
  • 타입 지정 상태 관리 — 리듀서 스타일 업데이트를 가진 TypedDict
  • 사이클과 루프 — 반복적인 워크플로우와 재시도 지원
  • 영속성 — 워크플로우 상태 저장 및 재개
  • 휴먼 인 더 루프 — 실행 중 승인 또는 입력을 위해 일시 정지
  • 병렬 실행 — 독립적인 노드를 동시에 실행

아키텍처

LangGraph는 제어 흐름을 아키텍처 자체의 일부로 취급합니다. 노드(함수)를 엣지(전환)로 연결하고, 프레임워크가 실행 순서, 상태 관리, 분기를 처리합니다.

성능

LangGraph는 그래프 오케스트레이션 복잡성으로 인해 가장 높은 프레임워크 오버헤드(약 14ms)를 보였습니다. 토큰 사용량은 중간 수준(쿼리당 약 2,030)이었습니다.

가격

LangGraph는 오픈 소스입니다. LangSmith 모니터링을 사용하는 경우 비용이 적용됩니다(개발자 티어 $39/사용자/월).

최적 용도

복잡한 제어 흐름, 재시도, 병렬 실행, 상태 영속성이 필요한 복잡한 다중 에이전트 시스템을 구축하는 팀. 여러 의사 결정 지점이 있는 장기 실행 워크플로우에 이상적입니다.

한계

  • 가장 높은 오케스트레이션 오버헤드
  • 명령형 프레임워크보다 복잡한 정신 모델
  • 진정으로 복잡한 워크플로우에 가장 적합 — 단순한 RAG에는 과도할 수 있음

사용 사례에 적합한 프레임워크 선택

LlamaIndex를 사용하는 경우:

  • 주요 요구 사항이 문서 검색 및 검색인 경우
  • RAG 쿼리에서 가장 효율적인 토큰 사용을 원하는 경우
  • 지식 베이스, Q&A 시스템 또는 시맨틱 검색을 구축하는 경우
  • 복잡한 오케스트레이션보다 명확하고 선형적인 RAG 파이프라인을 중시하는 경우

LangChain을 사용하는 경우:

  • 광범위한 도구 통합(검색, API, 데이터베이스)이 필요한 경우
  • 공유 구성 요소로 여러 AI 애플리케이션을 구축하는 경우
  • 가장 큰 생태계와 커뮤니티 지원을 원하는 경우
  • 자율적인 의사 결정을 가진 에이전트 워크플로우가 필요한 경우

Haystack을 사용하는 경우:

  • 신뢰성이 필요한 프로덕션 시스템을 배포하는 경우
  • 일류 관찰성과 모니터링이 필요한 경우
  • 구성 요소 테스트 가능성과 교체 가능성이 우선순위인 경우
  • 가장 비용 효율적인 토큰 사용을 원하는 경우

DSPy를 사용하는 경우:

  • 최소한의 보일러플레이트와 깔끔한 추상화를 원하는 경우
  • 사용 사례에 프롬프트 최적화가 중요한 경우
  • 타입 안전성과 함수형 프로그래밍 패턴을 중시하는 경우
  • 새롭고 연구 지향적인 프레임워크에 익숙한 경우

LangGraph를 사용하는 경우:

  • 워크플로우에 복잡한 분기와 루프가 필요한 경우
  • 상태 저장 다중 에이전트 오케스트레이션이 필요한 경우
  • 휴먼 인 더 루프 승인 단계가 필요한 경우
  • 병렬 실행이 성능을 크게 향상시킬 경우

아키텍처와 개발자 경험

AIMultiple 분석에 따르면, 프레임워크 선택은 다음을 고려해야 합니다:

  • LangGraph: 선언적 그래프 우선 패러다임. 제어 흐름이 아키텍처의 일부. 복잡한 워크플로우에 적절하게 확장됨.
  • LlamaIndex: 명령형 오케스트레이션. 명확한 검색 기본 요소를 가진 절차적 스크립트. 읽기 쉽고 디버깅 가능.
  • LangChain: 선언적 구성 요소를 가진 명령형. | 연산자를 사용한 구성 가능한 체인. 빠른 프로토타이핑.
  • Haystack: 명시적 I/O 계약을 가진 구성 요소 기반. 세밀한 제어로 프로덕션 준비.
  • DSPy: 시그니처 우선 프로그램. 최소한의 보일러플레이트를 가진 계약 주도 개발.

비용 고려 사항

토큰 사용량은 API 비용에 직접 영향을 미칩니다. GPT-4.1-mini 가격(약 $0.15/백만 입력 토큰)을 기반으로 한 벤치마크:

1,000 쿼리당 비용:

  • Haystack: ~$0.24 (1,570 토큰 × 1,000 / 1M × $0.15)
  • LlamaIndex: ~$0.24 (1,600 토큰 × 1,000 / 1M × $0.15)
  • DSPy: ~$0.30 (2,030 토큰 × 1,000 / 1M × $0.15)
  • LangGraph: ~$0.30 (2,030 토큰 × 1,000 / 1M × $0.15)
  • LangChain: ~$0.36 (2,400 토큰 × 1,000 / 1M × $0.15)

대규모(월 1천만 쿼리)에서 Haystack과 LangChain 간의 차이는 API 비용만으로도 월 약 $1,200입니다.

벤치마크 주의 사항

AIMultiple 연구자들은 그들의 결과가 테스트된 아키텍처, 모델, 프롬프트에 특정적이라고 지적합니다. 프로덕션에서:

  • LangGraph의 병렬 실행은 지연 시간을 크게 줄일 수 있습니다
  • DSPy의 옵티마이저(MIPROv2, 생각의 사슬)는 답변 품질을 향상시킬 수 있습니다
  • Haystack의 캐싱 및 배치 처리 기능은 사용되지 않았습니다
  • LlamaIndex의 고급 인덱싱 전략은 완전히 활용되지 않았습니다
  • LangChain의 LCEL 최적화는 표준화에 의해 제한되었습니다

실제 성능은 특정 사용 사례, 데이터 특성, 아키텍처 선택에 따라 다릅니다.

RAG 프레임워크 개발의 새로운 트렌드

RAG 프레임워크 환경은 계속 진화하고 있습니다:

  • 멀티모달 지원 — 텍스트를 넘어 이미지, 오디오, 비디오로 확장
  • 하이브리드 검색 — 벡터 검색과 키워드 매칭, 지식 그래프 결합
  • 쿼리 최적화 — 자동 쿼리 분해 및 라우팅
  • 평가 프레임워크 — 내장 테스트 및 벤치마킹 도구
  • 배포 추상화 — 프로토타입에서 프로덕션으로의 더 쉬운 경로
  • 비용 최적화 — 토큰 사용량 및 API 호출 감소

결론

2026년 RAG 프레임워크 선택은 특정 요구 사항에 따라 다릅니다:

  • LlamaIndex는 강력한 토큰 효율성으로 문서 중심 검색에서 탁월합니다
  • LangChain은 복잡한 에이전트 워크플로우를 위한 가장 광범위한 생태계를 제공합니다
  • Haystack은 가장 낮은 토큰 비용으로 프로덕션 준비 신뢰성을 제공합니다
  • DSPy는 시그니처 우선 추상화로 최소한의 보일러플레이트를 제공합니다
  • LangGraph는 그래프 오케스트레이션으로 복잡한 다중 에이전트 시스템을 처리합니다

RAG를 시작하는 대부분의 팀에게 LlamaIndex는 검색 중심 애플리케이션을 위한 가장 빠른 프로덕션 경로를 제공하며, 광범위한 도구 및 에이전트 기능이 필요할 것으로 예상되는 경우 LangChain이 적합합니다. 엔터프라이즈 팀은 프로덕션 우선 설계와 비용 효율성을 위해 Haystack을 강력히 고려해야 합니다.

이러한 프레임워크는 상호 배타적이지 않습니다 — 많은 프로덕션 시스템은 검색에 LlamaIndex를, 오케스트레이션에 LangChain을 사용하여 결합합니다. RAG 시스템을 구축할 때 효율적인 유사성 검색을 위해 AI 애플리케이션용 벡터 데이터베이스도 평가하고, 상용 모델의 대안으로 오픈 소스 LLM을 고려하세요. 주요 사용 사례와 일치하는 프레임워크로 시작하고, 실제 데이터로 성능을 측정하며, 실제 결과를 기반으로 반복하세요. 프로덕션 RAG 시스템을 구축하는 사람들을 위해 Building LLM Apps는 검색 증강 생성을 위한 실용적인 패턴과 모범 사례를 제공합니다.

자주 묻는 질문

RAG 챗봇에 LangChain과 LlamaIndex 중 무엇을 사용해야 하나요?

문서 중심 Q&A 챗봇의 경우, LlamaIndex는 일반적으로 더 빠른 개발과 더 나은 토큰 효율성(약 1,600 토큰 대 약 2,400)을 제공합니다. 챗봇이 여러 도구, 외부 API 또는 복잡한 다단계 추론이 필요한 경우 LangChain이 탁월합니다. 주요 요구 사항이 “문서를 쿼리하고 답변을 반환"인 경우 LlamaIndex로 시작하세요. 에이전트 기능, 웹 검색 또는 여러 서비스와의 통합이 필요할 것으로 예상되는 경우, LangChain의 생태계는 토큰 비용이 높음에도 불구하고 더 많은 장기적 유연성을 제공합니다.

초보자에게 가장 쉬운 RAG 프레임워크는 무엇인가요?

LlamaIndex는 직관적인 고급 API로 가장 간단한 진입점을 제공합니다. 20줄 미만의 코드로 기능적인 RAG 시스템을 구축할 수 있습니다. Haystack은 프로덕션 워크플로우를 위한 우수한 문서와 명확한 튜토리얼을 제공합니다. LangChain에는 가장 광범위한 학습 자료가 있지만 초기 복잡성이 가파릅니다. DSPy는 시그니처 우선 패러다임에 대한 이해가 필요합니다. RAG 개념을 빠르게 배우려면 LlamaIndex로 시작하고, 프로덕션 준비 패턴을 위해서는 Haystack을 고려하세요.

나중에 모든 것을 다시 작성하지 않고 RAG 프레임워크를 전환할 수 있나요?

전환은 가능하지만 상당한 리팩토링이 필요합니다. 프레임워크는 공통 개념(임베딩, 벡터 저장소, 리트리버)을 공유하지만 다르게 구현합니다. 벡터 데이터베이스와 문서 임베딩은 이식 가능하게 유지됩니다 — 오케스트레이션 로직은 다시 작성해야 합니다. 많은 팀이 애플리케이션 코드를 프레임워크 세부 사항으로부터 격리하기 위해 추상화 계층을 사용합니다. 중간 규모 프로젝트의 경우 2~4주의 마이그레이션 작업을 계획하세요. 초기 선택을 할 때 이를 고려하세요 — 전환에는 실제 비용이 있습니다.

프로덕션에 가장 적합한 RAG 프레임워크는 무엇인가요?

Haystack은 REST API, Docker 지원, 모니터링, 가장 낮은 토큰 비용(1천만 쿼리에서 LangChain보다 월 약 $1,200 적음)을 갖춘 프로덕션 배포를 위해 명시적으로 설계되었습니다. LlamaIndex는 강력한 토큰 효율성으로 프로덕션 준비 신뢰성을 제공합니다. LangChain은 프로덕션에서 작동하지만 더 높은 토큰 소비로 인해 더 신중한 리소스 관리가 필요합니다. 팀의 운영 성숙도, 모니터링 요구 사항, 복잡한 추상화 디버깅에 대한 허용도를 기반으로 평가하세요.

RAG 시스템 실행 비용은 실제로 얼마인가요?

비용은 벡터 데이터베이스 호스팅(규모에 따라 월 $20200), LLM API 호출(지배적 요인), 임베딩 생성으로 나뉩니다. GPT-4.1-mini를 사용하여 월 1백만 쿼리: Haystack 비용 약 $240, LangChain 약 $360 — 월 $120 차이. 자체 호스팅 오픈 소스 LLM은 토큰당 비용을 제거하지만 인프라(GPU용 월 $5002000)가 필요합니다. 대부분의 프로덕션 RAG 시스템은 트래픽, 모델 선택, 최적화 노력에 따라 월 $500~5000의 비용이 듭니다.

성능 데이터는 AIMultiple RAG 프레임워크 벤치마크(2026) 및 IBM LlamaIndex vs LangChain 분석(2025)에서 가져왔습니다.