엔터프라이즈 RAG 환경은 2026년에 근본적으로 변화했습니다. 2024년 실험적 프로토타입으로 시작된 것이 Fortune 500 기업의 비즈니스 운영을 지원하는 프로덕션 중요 인프라로 발전했습니다. 프로덕션 RAG 시스템을 구현하는 조직들은 최근 업계 조사에 따르면 운영 비용 25-30% 절감과 정보 발견 40% 가속화를 보고하고 있습니다. 그러나 개념 증명에서 프로덕션 배포로의 전환은 여전히 위험한 길입니다. 많은 엔터프라이즈들이 빠른 프로토타이핑에 최적화된 프레임워크가 프로덕션 워크로드에서 어려움을 겪는다는 것을 발견하고, 다른 조직들은 커스터마이제이션과 제어를 제한하는 독점 플랫폼에 갇혀 있다는 것을 깨닫습니다. ...
오픈소스 LLM(대형 언어 모델)은 2026년 연구 실험에서 프로덕션 준비가 완료된 독점 API 대안으로 변모했습니다. 최고의 오픈소스 LLM—DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5, Gemma 3—은 추론, 코딩 및 멀티모달 작업에서 최첨단 수준의 성능을 제공하면서 자체 호스팅 및 사용자 정의를 가능하게 합니다. 프로덕션 LLM 배포의 절반 이상이 이제 GPT-5나 Claude와 같은 폐쇄형 API보다 오픈소스 모델을 사용합니다. 2025년의 “DeepSeek 모멘트"는 오픈소스 LLM이 극적으로 낮은 비용으로 독점 모델의 기능에 필적할 수 있음을 입증했습니다. 오픈소스 LLM을 선택하는 조직은 데이터 프라이버시, 비용 예측 가능성, 미세 조정 유연성 및 API 속도 제한으로부터의 독립성을 우선시합니다. DeepSeek 대 Llama 대 Qwen을 평가하려면 모델 아키텍처, 라이선스 제한 및 배포 옵션을 이해해야 합니다. 오픈소스 LLM은 데이터 레지던시, 사용자 정의 동작 또는 API 비용이 과도해지는 대용량 추론이 필요한 도메인에서 뛰어납니다. ...