컨텍스트 엔지니어링이 뜬다! 프롬프트 엔지니어링을 넘어선 AI의 진화

 

 

 

 

 

 

 

최신 정보: 컨텍스트 엔지니어링의 부상

AI 분야에서 새로운 용어가 주목받고 있습니다. 바로 '컨텍스트 엔지니어링(context engineering)'입니다. 이는 단순히 프롬프트를 작성하는 것을 넘어, AI 모델이 작업을 수행하기 위해 필요한 모든 맥락과 도구를 제공하는 기술을 의미합니다. 최근 여러 블로그와 기사에서 이 주제가 뜨겁게 논의되고 있습니다. 예를 들어, 필 슈미트(Phil Schmid)의 블로그에서는 "AI의 새로운 기술은 프롬프팅이 아니라 컨텍스트 엔지니어링이다"라고 언급하며, AI 에이전트의 성공은 맥락의 질에 달려 있다고 강조합니다(Phil Schmid's Blog). 또한, 랭체인(LangChain)의 블로그에서는 컨텍스트 엔지니어링을 "LLM이 작업을 수행할 수 있도록 올바른 정보와 도구를 올바른 형식으로 제공하는 동적 시스템을 구축하는 것"으로 정의합니다(LangChain Blog).

X(트위터)에서도 AI 전문가들이 컨텍스트 엔지니어링에 대해 활발히 논의하고 있습니다. 예를 들어, Andrej Karpathy는 "컨텍스트 엔지니어링"이 "프롬프트 엔지니어링"보다 더 적합한 용어라고 언급하며, 산업용 LLM 애플리케이션에서 맥락 창을 올바른 정보로 채우는 섬세한 기술이라고 설명합니다. Simon Willison은 이 용어가 프롬프트 엔지니어링보다 더 정확한 의미를 전달하며, 업계에 자리 잡을 가능성이 높다고 예상합니다(Simon Willison's Blog).

컨텍스트 엔지니어링이란?

컨텍스트 엔지니어링은 동적 시스템을 설계하고 구축하는 기술로, 대규모 언어 모델(LLM)이 작업을 수행하기 위해 필요한 모든 정보와 도구를 올바른 형식과 타이밍으로 제공합니다. 이는 단순한 문자열이 아니라, 작업에 맞게 실시간으로 조정되는 시스템입니다. 필 슈미트는 이를 "LLM이 작업을 수행하기 위해 필요한 모든 것을 제공하기 위해 올바른 정보와 도구를 올바른 형식과 타이밍으로 제공하는 동적 시스템을 설계하고 구축하는 기술"이라고 정의합니다.

이 기술은 AI 에이전트의 성공과 실패를 결정짓는 핵심 요소입니다. 대부분의 에이전트 실패는 모델의 한계 때문이 아니라, 맥락의 질이 낮기 때문입니다. 컨텍스트 엔지니어링은 "저렴한 데모"와 "마법 같은" 에이전트 사이의 차이를 만듭니다. 이는 지식(정보)과 능력(도구)을 필요할 때만 제공하며, 형식도 중요합니다. 예를 들어, 압축된 요약이 원시 데이터 덤프보다 더 효과적입니다.

컨텍스트 엔지니어링의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

구성 요소 설명

지시어/시스템 프롬프트	모델의 동작을 정의하는 초기 지시 사항, 예제, 규칙 등을 포함할 수 있습니다.
사용자 프롬프트	사용자로부터의 즉각적인 작업 또는 질문입니다.
상태/역사(단기 기억)	현재 대화, 사용자 및 모델 응답을 포함합니다.
장기 기억	이전 대화에서 얻은 지속적인 지식 기반, 학습된 사용자 선호도, 요약, 사실 등을 포함합니다.
검색된 정보(RAG)	문서, 데이터베이스, API 등에서 가져온 외부, 최신 지식입니다.
사용 가능한 도구	재고 확인, 이메일 보내기 등의 기능이나 내장 도구 정의입니다.
구조화된 출력	모델의 응답 형식 정의, 예를 들어 JSON 객체입니다.

이러한 구성 요소를 효과적으로 관리함으로써, 컨텍스트 엔지니어링은 강력하고 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는 데 필수적입니다.

프롬프트 엔지니어링 vs. 컨텍스트 엔지니어링

프롬프트 엔지니어링은 LLM이 특정 출력을 생성하도록 유도하기 위해 프롬프트를 설계하는 기술입니다. 이는 GPT-3와 같은 모델이 등장하면서 중요해졌습니다. 사용자들은 잘 작성된 프롬프트가 모델의 응답을 크게 개선할 수 있다는 것을 발견했습니다. 그러나 모델이 더 복잡한 애플리케이션에서 사용되면서, 단순한 프롬프트만으로는 충분하지 않게 되었습니다. 이제는 모델이 작업을 수행하는 데 필요한 모든 맥락을 제공해야 합니다. 이에 따라 컨텍스트 엔지니어링의 필요성이 대두되었습니다.

컨텍스트 엔지니어링은 동적이고 다단계 작업을 처리할 수 있는 시스템을 구축하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, AI 에이전트가 비행기를 예약해야 할 때, 컨텍스트 엔지니어링은 비행 스케줄, 가격 정보, 사용자 선호도, 그리고 예약 시스템과의 통합 등을 맥락 창(context window) 안에 포함시키는 것을 의미합니다. 반면, 프롬프트 엔지니어링은 "뉴욕에서 런던으로 7월 15일 비행기를 예약하세요"와 같은 단순한 프롬프트를 작성하는 것에 중점을 둡니다.

컨텍스트 엔지니어는 누구인가?

컨텍스트 엔지니어는 AI 모델, 특히 LLM과 AI 에이전트의 맥락을 설계하고 관리하는 전문가입니다. 그들은 LLM이 어떻게 작동하는지, 어떤 정보가 필요한지, 그리고 그 정보를 어떻게 구조화할지에 대한 깊은 이해를 가져야 합니다. 반면, 프롬프트 엔지니어는 특정 작업에 대한 효과적인 프롬프트를 작성하는 데 중점을 둡니다. 이는 여전히 중요한 기술이지만, 컨텍스트 엔지니어링에 비해 범위가 좁습니다.

AI 기술이 발전함에 따라, 컨텍스트 엔지니어의 역할은 점점 더 중요해질 것입니다. AI 에이전트가 독립적으로 작업을 수행할 수 있도록 하기 위해서는 맥락을 효과적으로 관리할 수 있는 전문가가 필요합니다. 이는 AI 에이전트 개발자나 컨텍스트 엔지니어와 같은 새로운 직업군으로 이어질 가능성이 높습니다.

AI 커뮤니티의 반응

X(트위터)에서 AI 전문가들은 컨텍스트 엔지니어링에 대해 활발히 논의하고 있습니다. 예를 들어, Andrej Karpathy는 "컨텍스트 엔지니어링"이 "프롬프트 엔지니어링"보다 더 적합한 용어라고 언급하며, 산업용 LLM 애플리케이션에서 맥락 창을 올바른 정보로 채우는 섬세한 기술이라고 설명합니다. Simon Willison은 컨텍스트 엔지니어링이 프롬프트 엔지니어링보다 더 정확한 의미를 전달한다고 믿으며, 이 용어가 자리 잡을 것이라고 예상합니다. Ankur Goyal은 모델이 더 강력해짐에 따라 컨텍스트 엔지니어링에 더 많은 노력을 기울이고 있다고 말합니다. 이러한 반응들은 컨텍스트 엔지니어링이 AI 분야의 새로운 트렌드로 자리 잡고 있음을 보여줍니다.

참고 자료

아래는 컨텍스트 엔지니어링에 대한 최신 정보를 제공하는 유용한 링크들입니다:

• AI의 새로운 기술은 프롬프팅이 아니라 컨텍스트 엔지니어링이다
• '컨텍스트 엔지니어링'의 부상
• 컨텍스트 엔지니어링
• 완벽한 프롬프트 너머: 컨텍스트 엔지니어링의 정의적 가이드
• 컨텍스트 엔지니어링: 프롬프트 제작에서 기업 역량으로 AI 전략을 높이다