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RAG만으로는 부족하고, 파인튜닝만으로는 한계가 있다. UC Berkeley가 제안한 RAFT는 '오픈북 시험 준비'라는 직관적 비유로 두 기법을 결합한다. 7B 모델이 GPT-3.5를 이기는 비결, 방해 문서 훈련과 인용 기반 추론의 원리를 파헤친다.

GraphRAG가 만능이 아니라면, 정확히 언제 써야 할까? ICLR 2026 논문이 7개 GraphRAG 시스템을 벤치마킹하여 밝혀낸 '그래프가 빛나는 순간'과 '오히려 해가 되는 순간'을 깊이 있게 분석합니다.

GPT-2의 1,024 토큰에서 Llama 4 Scout의 1,000만 토큰까지 — 컨텍스트 윈도우가 10,000배 커졌다. 이제 RAG는 필요 없는가? 2026년의 답은 '둘 다'이면서 '상황에 따라 다르다'이다.