2025년 AI 연구의 핵심: LLM, RAG, 프롬프팅의 미래

이 글은 2025년 인공지능 연구의 핵심 주제인 LLM, RAG, 프롬프팅에 대한 최신 논문과 강의 영상을 기반으로 한 가이드입니다. 최신 연구 동향을 파악하고 싶은 분들에게 유용한 정보를 제공합니다.

안녕하세요, AI 연구에 관심 있는 여러분! 최근 인공지능 분야에서 LLM, RAG, 프롬프팅이 주목받고 있습니다. 이러한 주제들은 최신 논문과 강의 영상에서 자주 다루어지고 있으며, 연구자들과 개발자들 사이에서 큰 관심을 받고 있습니다. 이번 글에서는 이러한 주제들을 중심으로 최신 연구 동향을 살펴보겠습니다.

LLM의 최신 동향

LLM(Large Language Model)은 더 이상 단순한 문장 생성기가 아닙니다. 2025년 들어 LLM은 지식 삽입, 멀티모달 학습, 환경 적응형 파라미터 튜닝 등 다양한 형태로 진화하고 있습니다. 특히 최근 발표된 OpenAI의 GPT-4.5 Turbo와 Meta의 LLaMA 3는 다음과 같은 공통점을 공유하고 있습니다.

이처럼 LLM은 단순히 ‘크게’ 만드는 경쟁에서 벗어나 ‘어떻게 더 똑똑하게 쓸 것인가’의 시대로 이동하고 있습니다. 문제는 크기가 아니라 문맥과 연결입니다.

RAG의 발전

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 외부 지식 기반과 결합한 LLM 활용의 핵심입니다. 최근에는 문서 기반 QA나 실시간 FAQ 생성 등 실무 도입 사례가 늘고 있으며, 특히 LangChain, LlamaIndex, Weaviate 같은 도구와의 통합이 활발히 이루어지고 있습니다.

논문 “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”에 따르면, RAG는 사실 기반 답변 생성에 있어서 정밀도를 크게 높이는 역할을 하고 있습니다. 단순 생성형 AI와의 가장 큰 차이는 바로 “정확성”에 있습니다.

프롬프팅 기법

2025년 현재, 프롬프팅(Prompting)은 단순한 ‘명령어’가 아니라, 하나의 설계 언어로 진화했습니다. 몇 가지 대표적인 프롬프팅 전략은 다음과 같습니다.

• Chain-of-Thought: 추론 과정을 분리해 논리적으로 답을 유도
• Few-shot / Zero-shot Prompting: 예시의 개수에 따라 모델의 반응 유도
• Prompt Engineering: 메타데이터, 토큰 최적화 등을 포함한 설계
• Function Calling: API 호출을 유도하는 시스템형 프롬프트 설계

결국 프롬프트는 말하는 기술이 아니라, 생각하게 만드는 기술입니다. 모델에게 ‘뭘 말하게 할까’가 아니라 ‘어떻게 생각하게 할까’가 핵심이죠.

주요 연구 논문

최근 AI 연구의 흐름은 대부분 arXiv.org에 업로드된 프리프린트 논문을 통해 확인할 수 있습니다. 이 글에서 소개할 핵심 논문은 다음과 같습니다.

전문가 강의 영상

글만으로 부족하다면 영상으로 배우는 것도 좋은 방법입니다. 특히 Andrew Ng 교수의 DeepLearningAI 채널은 업계 종사자라면 반드시 봐야 할 강의로 꼽히죠.

• 
  RAG in Practice – DeepLearningAI (YouTube)
  
• 
  Prompt Engineering Best Practices – OpenAI Workshop
  
• 
  LangChain + LLM = Real-World AI Agents (2024)
  

텍스트는 이론을, 영상은 맥락을 전달합니다. 둘 다 병행하는 것이 진짜 ‘AI 리터러시’를 만드는 길입니다.

미래 방향성

LLM은 이제 인공지능의 ‘뇌’가 되었고, RAG는 ‘기억’을 대체하고 있으며, 프롬프팅은 그 ‘언어’입니다. 앞으로의 AI는 이 세 가지 요소의 정교한 조합을 통해 ‘실제 사용가능한 도구’로 진화할 것입니다.

• 에이전트화: LLM + 액션 실행 기능의 통합
• AI × 인간 협력: 프롬프트가 아닌 대화로 진화
• 데이터 자체가 모델이 되는 시대의 도래

우리는 단순히 기술의 발전을 목격하는 것이 아니라, 새로운 언어 체계와 사고의 틀을 함께 구축해 나가고 있는 중입니다.

현업에서 써본 사람들의 생생한 후기

“처음엔 그냥 API나 연결하는 도구 정도로만 생각했어요. 그런데 프롬프트 하나 바꿨다고 답변이 완전히 달라지더라고요. 지금은 거의 매일 프롬프트 실험하면서 모델과 대화해요. 진짜로 ‘생각하게 만드는 기술’이 뭔지 이해됐습니다.”

나도 처음엔 그냥 ‘이게 뭐가 대단하지?’ 싶었어요. 그런데 어느 순간부터는 코드보다도 프롬프트를 더 많이 짜게 되더라고요. 감정을 이해하고, 문제를 분석하고, 해결을 유도하는 흐름. 이건 정말 사람과 닮아 있었어요.

사실 누구나 처음에는 이렇게 삽질하죠. 모델은 틀렸고, 나는 잘못 물었고, 문서 찾다 말고, 다시 질문 만들고… 그런데 그 실패의 반복이 어느 순간, 하나의 설계 기술이 됩니다.

“이제는 오류가 떠도 당황하지 않아요. 그냥 다시 물어보면 되니까요. 똑같은 질문을 다섯 번 다르게 묻는 게 진짜 실력인 것 같아요.”

우리는 언제부턴가 답을 찾는 능력보다, 더 나은 질문을 만드는 법을 배우고 있는지도 몰라요.

핵심 참고 자료 및 이미지

이제 우리는 단순한 텍스트 생성 도구를 넘어, 사고하고 응답하는 ‘지적 시스템’을 다루고 있습니다. GPT와 LLM은 그저 입력을 처리하는 기술이 아니라, 인간의 질문을 통해 ‘생각’을 연습하게 만드는 거울이 되었죠.

여러분도 지금, 바로 시작하세요. 기술은 기다려주지 않지만, 우리는 언제든 배울 수 있습니다. 이 글이 그 출발점이 되길 바랍니다.