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AiTDome에서는 문서 업로드 → Q/A 자동 생성 → 엑셀 검수 → 파인튜닝 → 챗봇·API 발급까지 한 흐름으로 지원합니다.

내 문서/데이터로 모델을 재학습(파인튜닝)하면, 우리 브랜드 어투·정책·전문지식을 반영한 “나만의 챗봇/자동화”를 만들 수 있습니다.

튜닝(파인튜닝)이란?

PDF/워드/엑셀/CSV/TXT, 기존 Q/A, 상담 로그 등 보유 데이터를 바탕으로 모델의 응답 성향과 지식을 우리 서비스에 맞게 재학습하는 과정입니다.

튜닝의 장점

  • 브랜드 어투·정책·전문지식 반영(정확도/일관성 개선)
  • 반복 업무 자동화(FAQ/상담/마케팅/문서작성)
  • 고객·프로젝트별 맞춤 챗봇 제작
  • 보안/프라이버시 제어(온프레미스·사설 데이터 활용)

튜닝 데이터 예시

  • 문서: PDF, DOCX, XLSX, CSV, TXT
  • Q/A 쌍(엑셀/CSV), 상담/콜센터 로그
  • FAQ·업무 매뉴얼·정책 자료
  • 블로그·SNS·이메일/댓글 데이터
  • 상품/서비스 스펙, API 결과, 사내 DB 덤프(비식별 권장)

얼마나 준비하면 좋나요? (데이터 용량 가이드)

  • 🎯 최소 활용권: **약 0.5–2MB (A4 25–100쪽 내외)** — 톤/정책 반영 + 간단 FAQ는 이 정도로도 체감 효과.
  • 👍 권장 범위: **약 2–10MB (A4 100–500쪽 내외)** — 제품/정책·업무지식 전반에 고른 성능. 현장 적용에 가장 무난.
  • 🚀 확장 적용: **10MB+** — 도메인 지식이 넓고 변형이 많은 경우(단, 품질 관리와 중복 제거가 더 중요).
  • ※ A4 환산은 폰트/행간에 따라 달라질 수 있으나, 일반적으로 **텍스트 1MB ≈ A4 50쪽** 정도로 보시면 됩니다.
  • ※ “양”보다 **정제 품질**이 더 큰 영향을 줍니다(중복/노이즈 제거, 최신성, 통일된 용어).

실무 팁: 초안(2–3MB)으로 1차 튜닝 → 부족한 질문 유형만 추가 보강(0.5–1MB) → 2차 미세조정이 가장 빠르고 저렴합니다.

튜닝 후 활용 예시

  • 상담/예약/주문 챗봇, 직원/고객 Q/A
  • 마케팅 자동화(블로그·SNS·이메일/댓글 대응)
  • 사내 IT/HR 지원봇, 제안서/문서/보고서 자동화
  • 콜센터/FAQ/고객센터 지식봇, 견적/계약 챗봇
  • 연구·논문·뉴스 요약, 문서 검색/큐레이션

모델별 특성 비교

모델
특징
장점
주의/비고
Llama (Meta, 오픈소스)
오픈 가중치/자체 호스팅 가능, 다양한 크기
비용 절감·보안 통제·커스터마이즈 유연
배포/운영 난이도↑, 세심한 튜닝·모니터링 필요
Gemma (Google, 오픈소스)
경량·고효율, 한글 대응 양호, 최신 릴리즈 빠름
리소스 대비 성능 우수, 온프레·클라우드 병행 용이
버전 별 생태계 차이, 세부 기능 지원은 릴리즈 의존
OpenAI (ChatGPT 계열)
API 품질/안정성·생태계·툴링 우수
개발 속도 빠름, 운영 부담↓, 일부 모델 파인튜닝 지원
비용·데이터정책 고려 필요, 자체 호스팅 불가

※ OpenAI는 특정 모델(예: 4o-mini 등)에 한해 파인튜닝을 지원합니다. 정확한 지원 모델은 시점에 따라 변동될 수 있으니, 대시보드/문서를 확인하세요.

어떤 모델이 내 사용처에 적합할까?

보안·온프레미스가 중요한 기관/기업
사내망/데이터 주권이 우선이면 **Llama/Gemma** 계열을 권장. 온프레 GPU로 운영하며 비용 예측과 접근 통제가 용이합니다.
빠른 MVP·개발 속도가 중요한 팀
초기엔 **OpenAI API**로 빠르게 구축 → 데이터/요금/정책을 검토하며 단계적으로 **오픈 LLM** 이전을 고려하는 하이브리드 전략이 효율적입니다.
경량·비용 효율·한글 대응 균형
**Gemma**가 경량 대비 품질이 좋아 실무에 쓰기 좋습니다. 문서 Q/A, 사내봇, 간단 RAG와도 잘 어울립니다.

지금 바로 시작하기

문서를 업로드하면 Q/A가 자동 생성됩니다. 엑셀로 확인·수정 후, 버튼 한 번으로 파인튜닝 큐에 등록하세요.

튜닝 준비 (문서 업로드)