컨텍스트 엔지니어링: AI 개발의 새로운 패러다임

AI 기술이 빠르게 발전하면서, 단순히 좋은 프롬프트를 작성하는 것을 넘어서 더 심층적인 역량이 요구되고 있습니다. 바로 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)입니다.

AI와 컨텍스트 엔지니어링 미래의 협업 방식 / 이미지 : 생성형ai 로생성

💡 컨텍스트 엔지니어링이란 AI 모델이 더 정확하고 유용한 결과를 생성할 수 있도록 적절한 컨텍스트를 설계하고 제공하는 기술입니다.

🎆 프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링으로

기존의 프롬프트 엔지니어링이 '어떻게 물어봐야 할지'에 초점을 맞췄다면, 컨텍스트 엔지니어링은 '어떤 정보를 제공해야 할지'에 초점을 맞춥니다.

🔍 컨텍스트 엔지니어링의 핵심 요소

1. 정보 수집과 처리: 관련성 높은 데이터를 효율적으로 수집하고 전처리하는 능력
2. 컨텍스트 선별: 주어진 작업에 가장 유용한 정보를 식별하고 선별하는 능력
3. 컨텍스트 구조화: 선별된 정보를 AI 모델이 이해하기 쉬운 형태로 구조화하는 능력
4. 동적 컨텍스트 관리: 상황에 따라 컨텍스트를 동적으로 조정하고 최적화하는 능력

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🛠️ 실전 적용 방법: RAG 시스템

컨텍스트 엔지니어링의 대표적인 예는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템입니다. 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 더 정확한 응답을 생성합니다.

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

class ContextualRAG:
    def __init__(self, knowledge_base):
        self.knowledge_base = knowledge_base
        self.embedder = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
        self.document_embeddings = self._create_embeddings()

    def _create_embeddings(self):
        """지식 베이스의 문서들을 벡터화"""
        documents = [doc['content'] for doc in self.knowledge_base]
        return self.embedder.encode(documents)

    def retrieve_context(self, query, top_k=3):
        """쿼리와 유사한 상위 k개 문서 검색"""
        query_embedding = self.embedder.encode([query])
        similarities = cosine_similarity(query_embedding, self.document_embeddings)[0]

        top_indices = np.argsort(similarities)[-top_k:][::-1]

        relevant_docs = []
        for idx in top_indices:
            relevant_docs.append({
                'content': self.knowledge_base[idx]['content'],
                'score': similarities[idx]
            })

        return relevant_docs

🎆 컨텍스트 엔지니어링 활용 사례

• 고객 지원 챗봇: 고객의 이전 대화 내역, 제품 정보, FAQ를 컨텍스트로 활용
• 코드 리뷰 보조: 프로젝트 역사, 코딩 컨벤션, 관련 문서를 컨텍스트로 제공
• 의료 진단 지원: 환자의 증상, 과거 병력, 의학 지식을 종합하여 진단 보조
• 금융 상품 추천: 고객의 소비 패턴, 신용 정보, 시장 동향을 컨텍스트로 활용

 

📊 컨텍스트 엔지니어링의 미래

앰학습(Few-shot Learning), 메타학습(Meta Learning), 멀티모달 AI 등이 발전하면서 컨텍스트 엔지니어링의 중요성은 더욱 커질 것입니다.

🚀미래의 AI 개발자는 예술가처럼 정보를 선별하고 구성하여, AI가 최상의 성능을 발휘할 수 있는 ‘컨텍스트 에코시스템’을 설계하는 역할을 하게 될 것입니다.

🎁 마무리

컨텍스트 엔지니어링은 단순히 좋은 프롬프트를 작성하는 것을 넘어 AI와 인간이 더 효과적으로 협업할 수 있는 환경을 만드는 기술입니다.

 

AI 기술이 계속 발전하는 오늘, 정보를 어떻게 선별하고 구조화하여 제공하는지가 AI의 성능을 결정하는 핵심 요소가 될 것입니다.