컨텍스트 엔지니어링이 뭐지?

AI 활용의 새 지평: '컨텍스트 엔지니어링'으로 똑똑한 AI를 만드는 비밀!

인공지능(AI)이 우리 삶 깊숙이 들어오면서, 우리는 AI와 더 효율적으로 소통하는 방법에 관심을 기울이고 있습니다. 오랫동안 AI 응답을 최적화하는 데 필수적이라고 여겨졌던 것은 '프롬프트 엔지니어링'이었는데요. 이는 AI에게 구체적이고 상세한 지시를 내리는 기술을 말합니다. 하지만 최근에는 이보다 더 넓고 강력한 개념인 '컨텍스트 엔지니어링'이 주목받고 있다고 합니다.

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프롬프트 너머의 세계: '컨텍스트 엔지니어링'이란?

Google DeepMind의 시니어 AI 릴레이션 엔지니어인 필립 슈미트(Philip Schmid)는 AI를 사용할 때 '컨텍스트 엔지니어링'이 필수적이라고 강조합니다. 컨텍스트 엔지니어링은 AI가 주어진 작업을 현실적으로 해결할 수 있도록 필요한 모든 '컨텍스트(맥락)'를 제공하는 기술입니다. 여기서 컨텍스트는 단순히 AI에 보내는 지시(프롬프트)만을 의미하는 것이 아니라, AI가 응답을 생성하기 전에 참고할 수 있는 모든 정보를 포괄하는 개념이라고 해요.

AI 컨텍스트를 구성하는 핵심 요소들

컨텍스트 엔지니어링이 프롬프트 엔지니어링보다 더 넓은 개념인 이유를 이해하려면, 컨텍스트를 구성하는 다양한 요소들을 알아봐야 합니다. 슈미트 씨에 따르면, AI의 컨텍스트는 다음 7가지 핵심 요소로 이루어진다고 합니다.

• 지시 및 시스템 프롬프트: AI의 기본적인 행동 방식을 정의하는 초기 설정이나 규칙입니다. AI의 성격을 부여한다고 볼 수 있죠.
• 사용자 프롬프트: 사용자가 AI에게 직접 입력하는 구체적인 질문이나 작업 지시입니다. 우리가 흔히 생각하는 '프롬프트'가 바로 이것입니다.
• 상태 및 이력 (단기 기억): 이전 대화의 흐름이나 현재 진행 중인 작업의 상태 등, 짧은 시간 동안의 정보를 말합니다.
• 장기 기억: 과거의 대화나 상호작용을 통해 학습한 사용자의 선호도, 특정 지식 등 오랫동안 축적된 정보입니다.
• 검색된 정보 (RAG - Retrieval-Augmented Generation): 문서, 데이터베이스, API 등 외부에서 실시간으로 가져오는 최신 정보입니다. AI 모델이 학습하지 못한 최신 정보를 활용할 수 있게 해줍니다.
• 사용 가능한 도구: AI가 직접 실행할 수 있는 기능들의 정의입니다. 예를 들어, 재고 확인, 이메일 전송, 계산 등의 외부 기능과 연동할 수 있습니다.
• 구조화된 출력: AI의 답변 형식을 미리 지정하는 것입니다. JSON, 마크다운 등 특정 형식으로 응답하도록 설정할 수 있습니다.

이처럼 컨텍스트 엔지니어링은 단순히 하나의 텍스트 명령을 넘어서, AI가 마치 실제 사람처럼 폭넓은 정보를 바탕으로 상황을 이해하고 최적의 결과를 내놓도록 돕는 '시스템'으로서 기능한다고 합니다.

왜 '컨텍스트'가 AI 성공의 열쇠인가?

슈미트 씨는 훌륭한 AI 에이전트를 구축하는 비결이 복잡한 코드를 작성하는 것이 아니라, 얼마나 양질의 컨텍스트를 제공할 수 있는지에 달렸다고 이야기합니다. 예를 들어, AI 비서에게 "내일 간단한 회의 시간이 되나요?"라는 이메일로 일정 조정을 부탁했다고 상상해 봅시다. 만약 AI 에이전트가 단지 이메일 내용만을 컨텍스트로 받았다면, "네, 내일 괜찮습니다. 몇 시쯤이 좋으세요?"와 같이 기계적이고 무용지물인 답변을 할 수 있습니다.

하지만 이 AI 에이전트에게 캘린더 정보, 상대방과의 과거 이메일, 연락처 목록, 그리고 이메일을 보낼 수 있는 도구까지 컨텍스트로 제공한다면 어떨까요? AI 에이전트는 "안녕하세요! 죄송하지만, 내일은 일정이 하루 종일 꽉 차 있습니다. 목요일 오전에 비어 있는데 괜찮으실까요? 초대장을 보내드렸으니, 편하신 시간을 알려주세요."와 같이 훨씬 유용하고 인간적인 이메일을 보낼 수 있게 됩니다.

이처럼 AI가 마법 같은 답변을 내놓는 것은 AI 모델 자체의 똑똑함이나 알고리즘의 정교함 때문이 아니라, 적절한 작업에 적절한 컨텍스트를 제공한 결과라고 슈미트 씨는 강조합니다. 실제로 AI 에이전트의 실패 대부분은 컨텍스트의 실패에서 비롯된다고 합니다.

AI 에이전트의 진화, 우리 삶에 미칠 영향은?

컨텍스트 엔지니어링의 중요성이 부각되면서, 앞으로 AI는 단순히 우리의 명령을 따르는 도구를 넘어, 더욱 능동적이고 독립적으로 문제를 해결하는 'AI 에이전트'로 진화할 것입니다. 이러한 에이전트들은 사용자의 상황과 선호도를 깊이 이해하고, 필요한 정보를 스스로 찾고, 적절한 도구를 활용하여 복잡한 작업을 능숙하게 처리하게 될 것입니다.

이는 우리가 AI를 활용하는 방식에 큰 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 비즈니스에서는 고객 지원, 데이터 분석, 마케팅 전략 수립 등 다양한 분야에서 맞춤형으로 고도화된 AI 에이전트가 도입될 수 있습니다. 개인의 삶에서는 더욱 똑똑하고 개인화된 비서 AI가 일상생활의 크고 작은 문제 해결을 돕는 등, 우리 삶의 질을 한 단계 높여줄 잠재력을 가지고 있습니다.

AI 에이전트 구축의 새로운 지혜

강력하고 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축하는 데 있어, 더 이상 '마법 같은 프롬프트'나 새로운 모델 업데이트만을 쫓는 것이 중요하지 않다는 통찰을 얻을 수 있습니다. 오히려 비즈니스 목표를 명확히 이해하고, AI가 해당 목표를 달성하는 데 필요한 정보와 도구를 올바른 형식과 시점에 제공하는 '컨텍스트 엔지니어링'이 앞으로의 성공을 좌우할 핵심 역량이 될 것입니다. 이는 AI 기술 활용의 패러다임이 프롬프트 개별 최적화에서 AI 시스템 전체의 '상황 이해 능력'을 극대화하는 방향으로 나아가고 있음을 시사합니다.

커뮤니티의 시선과 AI 발전의 방향

현재 AI 커뮤니티에서는 AI 에이전트의 자율성을 높이고, 특정 도구를 활용하며, 외부 지식을 연동하는 방법에 대한 활발한 논의가 이루어지고 있습니다. 특히 RAG(검색 증강 생성) 기술은 AI가 최신 정보를 얻고 환각(Hallucination) 현상을 줄이는 데 핵심적인 역할을 하며, 컨텍스트 엔지니어링의 중요한 한 축을 담당하고 있다는 점에서 많은 개발자들의 관심사입니다. 이러한 논의들은 컨텍스트 엔지니어링이라는 개념이 AI의 실질적인 활용 능력과 신뢰도를 높이는 데 필수적이라는 공감대를 형성하고 있습니다.

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참고 링크

• The New Skill in AI is Not Prompting, It's Context Engineering: https://www.philschmid.de/context-engineering
• What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?: https://aws.amazon.com/ko/what-is/retrieval-augmented-generation/