🎯 Context Engineering: AI가 더 똑똑해지는 비밀, 프롬프트 엔지니어링을 넘어서

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🎯 Context Engineering: AI가 더 똑똑해지는 비밀, 프롬프트 엔지니어링을 넘어서

블로글러 2025. 6. 28. 07:34

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    │   사용자 질문    │
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    │  AI의 도구상자   │
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    │ 📚 자료 검색     │
    │ 🧠 기억 장치     │
    │ 🔧 도구 모음     │
    │ 📋 현재 상태     │
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    │   AI의 작업대    │
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    │  │ 최적화된  │  │
    │  │   정보    │  │
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    │    AI의 답변     │
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인트로

"ChatGPT한테 우리 회사 매뉴얼 다 읽어줬는데도 자꾸 엉뚱한 답을 해요!" 어느 중소기업 사장님의 하소연입니다. 단순히 AI에게 잘 물어보는 것(프롬프트 엔지니어링)만으로는 실제 업무에 쓸 수 있는 AI 시스템을 만들기 어렵다는 걸 보여주는 사례죠.

이때 필요한 것이 바로 Context Engineering(컨텍스트 엔지니어링)입니다. AI가 필요로 하는 정보와 도구를 적절한 타이밍에 적절한 형태로 제공하는 기술입니다.

⚡ TL;DR: Context Engineering은 AI에게 단순히 질문만 하는 것이 아니라, AI가 더 나은 답을 할 수 있도록 필요한 모든 것을 준비해주는 종합 예술입니다.

1. 배경

기존 프롬프트 엔지니어링의 한계

프롬프트 엔지니어링은 AI에게 잘 질문하는 기술입니다. 하지만 이것만으로는 부족한 이유가 있습니다:

문제점	일상적인 비유
정보의 한계	2021년 백과사전으로 2025년 뉴스를 설명하려는 것과 같음
기억력 부족	금붕어처럼 방금 전 대화도 잊어버림
도구 사용 불가	계산기 없이 복잡한 수학 문제를 푸는 것과 같음
맥락 이해 부족	회사 상황을 모르는 외부인이 조언하는 것과 같음

왜 Context Engineering인가?

LLM 애플리케이션이 단순한 질문-답변에서 복잡한 업무 처리 시스템으로 진화하면서, Context Engineering은 AI 엔지니어가 반드시 익혀야 할 핵심 기술이 되었습니다.

2. 핵심 개념

Context Engineering 쉽게 이해하기
요리사(AI)가 맛있는 음식(답변)을 만들려면 레시피(프롬프트)뿐만 아니라 신선한 재료(데이터), 적절한 도구(외부 시스템), 그리고 손님의 취향(맥락)을 알아야 합니다.

Context Engineering의 4대 구성 요소

1. 📚 정보 검색 시스템 (RAG)

비유: 도서관 사서가 필요한 책을 찾아주는 것
역할: AI가 최신 정보나 회사 내부 자료를 찾아 참고할 수 있게 함
예시: "우리 회사 휴가 규정이 뭐야?"라고 물으면, AI가 인사 규정 문서를 찾아 확인 후 답변

2. 🧠 기억 시스템

비유: 비서가 이전 미팅 내용을 기억하는 것
역할: 대화 내용과 중요 정보를 기억하여 일관성 있는 대화 유지
예시: "아까 말한 그 프로젝트"라고 해도 AI가 무슨 프로젝트인지 기억

3. 🔧 도구 연결 시스템

비유: 요리사가 필요에 따라 믹서기, 오븐 등을 사용하는 것
역할: AI가 계산기, 일정 관리, 이메일 등 외부 도구를 사용할 수 있게 함
예시: "내일 오후 2시에 회의 잡아줘"라고 하면 캘린더 앱과 연동해 일정 등록

4. 📋 상태 관리 시스템

비유: 게임에서 현재 레벨, 점수, 아이템을 기록하는 것
역할: 현재 작업 상황, 사용자 정보 등을 관리
예시: 온라인 쇼핑 도우미가 장바구니 상태를 기억하고 추천

Context Window(컨텍스트 윈도우)의 이해

컨텍스트 윈도우는 AI가 한 번에 처리할 수 있는 정보의 양을 의미하며, AI의 작업 메모리와 같습니다.

일상적인 비유로 이해하기:

작은 책상 = 작은 컨텍스트 윈도우 (GPT-3.5: 약 6페이지)
큰 회의실 테이블 = 큰 컨텍스트 윈도우 (GPT-4: 약 49페이지)

3. 실습

실제 업무에서 Context Engineering 적용하기

시나리오 1: 고객 서비스 챗봇

기존 방식 (프롬프트 엔지니어링만 사용)

사용자: "제품 환불하고 싶어요"
AI: "환불 정책에 따르면 일반적으로 14일 이내..."

→ 일반적인 답변만 제공

Context Engineering 적용

사용자: "제품 환불하고 싶어요"

[AI의 내부 프로세스]
1. 고객 구매 이력 확인 ✓
2. 제품별 환불 정책 검색 ✓
3. 현재 날짜와 구매일 비교 ✓
4. 고객 등급별 혜택 확인 ✓

AI: "김철수 고객님, 3일 전 구매하신 노트북은 
    VIP 고객 30일 환불 정책이 적용되어 환불 가능합니다. 
    택배 수거를 예약해드릴까요?"

시나리오 2: 회사 내부 업무 도우미

단계별 Context Engineering 구축

정보 수집 단계
- 회사 규정집, 업무 매뉴얼 등록
- 자주 묻는 질문과 답변 정리
- 각 부서별 담당자 정보 입력
도구 연결 단계
- 회사 일정 관리 시스템 연동
- 전자결재 시스템 연결
- 사내 메신저 통합
기억 시스템 구축
- 직원별 선호사항 저장
- 프로젝트 히스토리 관리
- 팀별 업무 패턴 학습
실제 사용 예시

직원: "다음 주 팀 회식 장소 추천해줘" AI: "마케팅팀은 지난번 한식을 드셨으니, 이번엔 분위기 좋은 이탈리안 레스토랑은 어떠세요? 팀원 15명 중 2명이 채식주의자인 것을 고려해 베지테리언 메뉴가 다양한 '올리브가든'을 추천드립니다. 금요일 저녁 6시에 예약 가능합니다."

4. 모범 사례

Context Engineering 성공 전략

전략	설명	실제 적용 예시
정보 우선순위화	중요한 정보를 앞이나 뒤에 배치하면 AI가 더 잘 인식합니다	핵심 규정을 문서 앞부분에 배치
적절한 정보량	너무 많은 정보는 오히려 혼란 유발	A4 2-3장 분량으로 요약 제공
맥락 유지	대화의 흐름과 목적을 명확히	"프로젝트 A 관련 대화 중" 표시
도구 선별	필요한 도구만 선택적 제공	재무 질문엔 계산기만 활성화

실패 사례와 교훈

❌ 실패 사례: 모든 정보를 한꺼번에 제공

상황: 1000페이지 매뉴얼 전체를 AI에게 입력
결과: AI가 혼란스러워하며 엉뚱한 답변 생성
교훈: 질문과 관련된 정보만 선별하여 제공

✅ 성공 사례: 단계적 정보 제공

상황: 고객 문의에 따라 필요한 정보만 검색
결과: 정확하고 빠른 답변 제공
교훈: 컨텍스트의 품질이 AI 애플리케이션의 품질을 결정합니다

5. 마치며

배운 점 정리

Context Engineering은 AI를 더 똑똑하게 만드는 종합 시스템 설계입니다
단순한 질문-답변을 넘어 실제 업무에 활용 가능한 AI 구축이 가능합니다
AI를 범용 함수로 보고, 우리가 제공하는 컨텍스트가 유일한 조종간이라는 점을 인식해야 합니다

실무 적용 팁

작은 것부터 시작하세요. 먼저 자주 받는 질문 10개를 정리하고, 각 질문에 필요한 정보와 도구를 매핑해보세요.

참고자료

용어 설명

Context Engineering: AI가 더 나은 답을 하도록 필요한 모든 것을 준비하는 기술
컨텍스트 윈도우: AI가 한 번에 읽고 이해할 수 있는 정보의 양 (책상 크기와 비슷)
RAG: AI가 답하기 전에 관련 자료를 찾아보는 시스템
프롬프트: AI에게 하는 질문이나 지시사항
LLM: ChatGPT 같은 대화형 AI (Large Language Model의 약자)

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