Cutting RAG inference costs 6x starts with deciding what never reaches the LLM

본 기사는 고위험 분류 업무에서 모든 애매한 사례를 LLM에 보내는 RAG 구조가 감사 가능성, 비용, 지연 시간, 모델 변동성 측면에서 한계를 드러낸다고 지적합니다. 저자는 규제 환경의 엔터프라이즈 시스템에서는 명확한 규칙 기반 판단을 먼저 처리하고, 진정으로 판단이 필요한 사례만 LLM으로 넘기는 캐스케이드 아키텍처가 필요하다고 설명합니다.

핵심은 AI 시스템의 성능 최적화가 더 큰 모델이나 더 많은 컨텍스트만으로 해결되지 않는다는 점입니다. 규제 산업에서는 추론 결과보다 의사결정 경로의 재현성과 설명 가능성이 중요해지고 있으며, RAG 설계도 확률적 생성 모델 중심에서 결정론적 제어 계층과 LLM을 결합하는 방향으로 이동하고 있습니다.