자사 서비스 특화 기능이 필요한 경우 API 커스터마이징의 한계는 RAG(Retrieval Augmented Generation) 아키텍처를 도입하여 극복할 수 있습니다. 사내 지식 기반을 벡터 데이터베이스에 구축하고, LLM 호출 전에 관련 정보를 검색하여 프롬프트에 추가하는 방식으로 문맥을 보정할 수 있습니다. 또한, 예산이 충분하다면 특정 도메인에 대한 Fine-tuning을 통해 LLM의 응답을 자사 서비스의 특성에 맞게 조정하는 방법도 있습니다.