요즘 들어 LLM 기반 챗봇이나 생성형 앱을 만들다 보면, 어느 순간 이런 고민이 찾아옵니다. “모델이 매번 모든 문서를 기억하지 못하는데, 어떻게 나만의 데이터를 참조하게 만들 수 있을까?” 바로 이 문제를 해결하는 대표적인 방법이 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. 말은 복잡해 보여도, 핵심은 간단해요. 모델이 문서를 “외우는” 대신, 그때그때 필요한 정보를 찾아서 함께 전달해주는 방식이죠. 마치 친구에게 질문할 때, “잠깐만, 이거 전에 봤던 문서 있어” 하며 파일을 꺼내 보여주는 것처럼요. 이번 글에서는 Flutter 앱을 Supabase 백엔드와 연결해, OpenAI API를 사용하는 기본적인 환경을 전제로 RAG를 어떻게 적용할 수 있을지 소개하려고 합니다...

최근 몇 년 사이, GPT를 비롯한 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 등장은 디지털 서비스에 새로운 가능성을 열어주었어요. 단순한 챗봇을 넘어, 고객 지원, 추천 시스템, 문서 생성, 데이터 요약 등 다양한 기능이 자연어 처리 기반으로 확장되고 있죠. 하지만 “우리 서비스에 LLM을 어떻게 붙일 수 있을까?“라는 질문에 막막함을 느끼는 분들도 많습니다. API를 연동해서 간단하게 써볼 수는 있지만, 진짜 서비스를 만들고 운영하려면 전략적으로 단계를 나누어 접근할 필요가 있어요. 이 글에서는 LLM 도입의 전체적인 로드맵을 난이도별, 단계별로 정리해보고, MVP나 스타트업 환경에서 현실적인 접근법은 어떤 것이 있을지 이야기해볼게요. API 연동부터 시작하기LLM 도입의 가..