대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 인공지능 애플리케이션 개발에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 이러한 모델의 성능을 극대화하고 신뢰성을 보장하기 위해 '컨텍스트 엔지니어링'이라는 새로운 분야가 부상하고 있습니다. 컨텍스트 엔지니어링은 LLM의 가중치나 아키텍처를 미세 조정하는 대신, 모델에 입력되는 컨텍스트(맥락)를 설계, 구성 및 조작하여 성능을 최적화하는 분야를 의미합니다. 여기에는 프롬프트, 시스템 지침, 검색된 지식, 정보 형식, 심지어 정보의 순서까지 포함됩니다. 단순한 프롬프트 작성의 범주를 넘어, 필요할 때 정확한 컨텍스트를 제공하는 시스템을 구축하는 데 중점을 둡니다. 이러한 접근 방식은 LLM과의 상호작용 방식에 근본적인 변화를 가져왔습니다. 전문가들은 "컨텍스트가 새로운 가중치 업데이트"라고 언급하며, 모델을 재훈련하는 대신 컨텍스트를 통해 모델을 프로그래밍하는 시대가 도래했음을 시사합니다. 이는 LLM 시대의 지배적인 소프트웨어 인터페이스로서 컨텍스트 엔지니어링의 중요성을 강조합니다. 과거에는 모델의 동작을 변경하기 위해 주로 미세 조정(가중치 조정)에 의존했지만, 이제는 정교한 컨텍스트 조작을 통해 복잡하고 비용이 많이 드는 모델 재훈련 없이도 상당한 제어가 가능해졌습니다. 이러한 패러다임의 전환은 머신러닝 전문 지식이 부족한 개발자나 도메인 전문가도 지능형 입력 설계를 통해 LLM의 동작과 성능에 큰 영향을 미칠 수 있게 함으로써 LLM 애플리케이션 개발의 문턱을 낮추고 있습니다. 컨텍스트 엔지니어링의 필요성은 LLM 배포에서 발생하는 여러 중요한 과제와 기회에서 비롯됩니다. 첫째, 토큰 효율성이 중요합니다. GPT-4-Turbo의 128K 토큰과 같이 컨텍스트 창이 확장되고 있지만 여전히 제한적이기 때문에, 효율적인 컨텍스트 관리는 모델이 처리할 수 있는 정보의 양을 최대화하고 계산 비용을 관리하는 데 필수적입니다. 둘째, LLM은 입력의 노이즈와 관련 없는 정보에 민감합니다. 잘 설계된 컨텍스트는 목표에 맞춰 논리적으로 배열된 정보를 제공하여 정확하고 관련성 높은 출력을 생성할 가능성을 크게 높입니다. 셋째, 검색 증강 생성(RAG) 시스템에서 컨텍스트 엔지니어링은 핵심적인 역할을 수행합니다. 어떤 정보를 검색할지, 어떻게 효율적으로 청크로 나눌지, 그리고 LLM에 어떻게 제시하여 최적의 근거를 제공할지를 결정하는 전체 과정을 관리합니다. 넷째, 자율 에이전트(예: LangChain, OpenAgents)와 같은 새로운 분야에서는 컨텍스트가 에이전트의 기억, 목표 설정, 도구 사용을 유지하는 데 필수적입니다. 부적절한 컨텍스트는 계획 실패나 환각으로 이어질 수 있습니다. 코그니션(Cognition)과 앤트로픽(Anthropic)과 같은 선도적인 AI 연구소들은 에이전트의 장기 실행 및 다중 턴 작업 특성을 고려할 때 컨텍스트 엔지니어링을 AI 에이전트를 구축하는 엔지니어의 "최우선 과제"로 꼽습니다. 마지막으로, 컨텍스트 엔지니어링은 비용이 많이 드는 모델 미세 조정 대신 특정 도메인이나 전문 작업에 LLM을 적응시키는 데 비용 효율적이고 민첩한 대안을 제공합니다. 이러한 관점에서 컨텍스트 엔지니어링은 LLM의 "운영 체제"와 유사한 역할을 수행합니다. LLM이 CPU라면 컨텍스트 창은 모델의 작업 메모리 역할을 하는 RAM과 같습니다. 운영 체제가 CPU의 RAM에 들어갈 정보를 큐레이션하는 것처럼, 컨텍스트 엔지니어링은 LLM의 작업 메모리를 지능적으로 관리하는 역할을 합니다. 이는 단순히 데이터를 제공하는 것을 넘어, LLM의 작동 환경과 상태를 각 처리 단계에서 지능적으로 큐레이션하는 것을 의미합니다. 이러한 비유는 컨텍스트 엔지니어링이 단순한 기술을 넘어 LLM 애플리케이션 설계의 근본적인 계층임을 보여줍니다. 이는 시스템 설계, 자원 관리, 상태 오케스트레이션 원칙이 견고하고 확장 가능한 LLM 솔루션을 구축하는 데 점점 더 중요해지고 있음을 시사합니다. 미래의 LLM 프레임워크와 도구는 이러한 수준의 컨텍스트 관리를 용이하게 하기 위해 더욱 정교한 운영 체제와 유사한 추상화를 제공할 것으로 예상됩니다.
2.1. 정의 및 토큰화 컨텍스트 창(또는 컨텍스트 길이)은 대규모 언어 모델이 한 번에 고려하거나 "기억"할 수 있는 텍스트의 양을 토큰 단위로 정의합니다. 이 용량은 LLM의 작업 메모리 역할을 하며, 긴 대화에서 일관성을 유지하거나 대규모 문서 또는 코드베이스를 한 번에 처리하는 능력에 직접적인 영향을 미칩니다. 인간의 언어 처리가 종종 문자를 가장 작은 정보 단위로 간주하는 것과 달리, LLM은 "토큰"을 사용하여 언어를 처리합니다. 각 토큰에는 고유한 ID 번호가 할당되며, 이러한 ID는 모델 훈련에 사용되어 언어 처리 및 학습에 필요한 계산 능력을 크게 줄입니다. 실용적인 추정치에 따르면 약 1.5개의 토큰이 하나의 영어 단어에 해당하지만, 이는 토큰화 방식과 언어 구조에 따라 달라질 수 있습니다. 컨텍스트 창의 크기는 모델이 한 번에 "주의를 기울일" 수 있는 최대 토큰 수를 직접적으로 결정합니다. 토큰화 효율성과 유효 컨텍스트 사이의 상호 작용은 중요합니다. LLM이 문자를 통해 언어를 처리하는 것이 아니라 토큰을 통해 처리한다는 점을 이해하면, 효율적인 토큰화가 "컨텍스트 창의 한계 내에서 실제로 들어갈 수 있는 텍스트의 양을 늘리는 데 도움이 될 수 있다"는 점을 알 수 있습니다. 이는 단순한 숫자적 한계를 넘어선 의미를 가집니다. 토큰화 프로세스의 효율성과 설계 자체가 컨텍스트 창에 얼마나 많은 의미 있는 언어 정보를 담을 수 있는지에 직접적인 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 부적절하게 선택된 토큰화 전략은 원시 토큰 한계가 높더라도 유효 컨텍스트를 사실상 줄일 수 있습니다. 이러한 사실은 컨텍스트 최적화가 단순히 포함할 정보를 선택하는 것을 넘어, 해당 정보가 가장 낮은 수준에서 어떻게 표현되는지까지 고려해야 함을 강조합니다. 이는 토큰화 기술의 발전이 유효 컨텍스트를 암묵적으로 확장할 수 있으며, 다국어 애플리케이션의 경우 토큰 효율성 문제에 직면할 수 있어 언어별 컨텍스트 최적화 전략이 필요함을 시사합니다. 2.2. 한계 및 "중간에 길을 잃는" 현상 컨텍스트 창의 주요 한계는 유한한 용량입니다. 입력 프롬프트, 대화, 문서 또는 코드베이스가 LLM의 최대 컨텍스트 길이를 초과하면, 정보는 잘리거나 요약되어야만 컨텍스트 창에 들어갈 수 있으며, 이 과정에서 세부 정보나 뉘앙스가 손실될 수 있습니다. 더 큰 컨텍스트가 더 많은 정보를 제공할 수 있지만, 과도하거나 관리되지 않은 컨텍스트는 역설적으로 AI를 혼란스럽게 할 수 있습니다. 모델이 응답을 생성하기 전에 압도적인 양의 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪기 때문입니다. LLM, 심지어 컨텍스트 창이 큰 모델에서도 관찰되는 중요한 과제는 "중간에 길을 잃는(Lost-in-the-Middle)" 현상입니다. 이 현상은 모델의 주의 또는 초점이 긴 입력 프롬프트의 중간에 위치한 정보에 대해 감소하는 것을 설명합니다. 결과적으로, LLM이 입력의 시작이나 끝에 있지 않은 정보를 기반으로 콘텐츠를 처리하거나 생성해야 하는 작업에서는 최적의 성능을 달성하기 어렵습니다. 연구에 따르면 LLM의 정확도는 관련 정보가 입력 컨텍스트의 시작 또는 끝 부분에 전략적으로 배치될 때 일반적으로 더 높습니다. 이는 단순히 컨텍스트 길이를 늘리는 것만으로는 이러한 주의 편향이 본질적으로 해결되지 않음을 시사합니다. "중간에 길을 잃는" 현상은 단순히 용량 부족(즉, 컨텍스트 창이 너무 작음)의 결과가 아니라, 트랜스포머의 자체 주의(self-attention) 메커니즘 내에 내재된 행동 특성 또는 편향입니다. 모델의 주의 분포는 입력 시퀀스의 양 끝을 선호하는 경향이 있습니다. 이러한 특성은 단순히 컨텍스트 창 크기를 확장하는 것이 견고한 장기 컨텍스트 이해를 위한 완전한 해결책이 아님을 의미합니다. 효과적인 컨텍스트 엔지니어링은 LangChain의 LongContextReorder 와 같은 기술을 통해 중요한 정보를 전략적으로 배치하여 이러한 영향을 적극적으로 완화해야 합니다. 또한, 이는 현재 트랜스포머 모델 내의 더 깊은 아키텍처적 과제를 지적하며, 미래 연구는 새로운 주의 메커니즘이나 전체 입력에 걸쳐 균일한 주의 분포를 촉진하는 훈련 방법론을 통해 이 문제를 해결해야 할 필요성을 강조합니다. 2.3. LLM 출력에 미치는 영향: 정확성, 관련성, 일관성 일반적으로 LLM의 컨텍스트 창 크기가 증가하면 정확성이 향상되고, 환각이 줄어들며, 모델 응답의 일관성이 높아지고, 더 긴 대화를 유지할 수 있으며, 긴 데이터 시퀀스를 분석하는 능력이 향상됩니다. 컨텍스트의 품질은 출력에 직접적인 영향을 미칩니다. 예를 들어, 성과 검토서 작성을 요청받은 AI 비서는 "부실한 컨텍스트"(단순히 지침만 제공된 경우)로는 모호하고 일반적인 피드백을 생성합니다. 반면, "풍부한 컨텍스트"(직원 목표, 과거 검토서, 프로젝트 결과, 동료 피드백, 관리자 메모 등 포함)가 제공되면 미묘하고 데이터 기반이며 정보에 입각한 개인화된 검토서를 생성합니다. RAG(검색 증강 생성)는 핵심적인 컨텍스트 엔지니어링 접근 방식으로, LLM 출력을 크게 향상시킵니다. RAG는 최신 사실 기반 정보를 제공함으로써 "생성형 AI 환각"을 완화하고, 응답이 정확하고 관련성이 높으며 포괄적이도록 보장합니다. 검색된 정보의 관련성은 매우 중요합니다. 관련 없는 데이터는 주제를 벗어나거나 부정확한 텍스트를 생성할 수 있습니다. 컨텍스트의 양이 많다고 해서 항상 성능이 향상되는 것은 아닙니다. 예를 들어는 LLM이 "긴 입력 컨텍스트의 정보를 강력하게 활용하지 못한다"고 언급하며, 관련 정보가 입력 컨텍스트의 시작이나 끝 부분에 있을 때 가장 잘 작동한다고 지적합니다. 이는 컨텍스트 내 정보의 양보다 품질, 조직, 전략적 배치가 출력 품질(정확성, 관련성, 개인화)을 결정하는 데 더 중요하다는 점을 시사합니다. "중간에 길을 잃는" 현상은 이를 더욱 뒷받침하며, 긴 컨텍스트에서도 정보의 존재 여부보다 배치가 더 중요함을 보여줍니다. 이러한 관점은 컨텍스트 엔지니어링이 단순히 컨텍스트 창에 더 많은 데이터를 채워 넣는 무차별적인 접근 방식이 아니라, 신중한 설계와 큐레이션이 필요한 "예술이자 과학" 임을 강조합니다. 개발자는 LLM 성능을 극대화하기 위해 관련성, 구조, 데이터의 전략적 배치에 우선순위를 두어야 하며, 단순히 가장 큰 컨텍스트 길이를 가진 모델에 의존해서는 안 됩니다. 이는 또한 컨텍스트 창이 커지더라도 고급 필터링 및 재순위화 기술이 여전히 필수적임을 시사합니다.
3.1. 시스템 프롬프트 최적화 및 프롬프트 구성 컨텍스트 엔지니어링의 기본 요소는 시스템 프롬프트 최적화와 프롬프트 구성입니다. 시스템 프롬프트는 LLM의 전반적인 동작, 페르소나, 출력 스타일을 정의하는 기본적인 지침으로 작용합니다. 이는 모든 후속 상호 작용의 기반을 마련하며, 일관된 모델 성능을 위해 매우 중요합니다. 프롬프트 구성 및 체이닝 기술은 LangChain과 같은 프레임워크를 통해 대중화되었으며, 모듈식 프롬프트 템플릿과 체인을 활용합니다. 이는 더 작고 재사용 가능한 구성 요소로부터 복잡한 프롬프트를 구축할 수 있게 하여, 다단계 작업을 위한 구조화되고 동적인 입력 생성을 용이하게 합니다. 이러한 접근 방식은 컨텍스트 구축에 계층적 구조를 도입합니다. 시스템 프롬프트는 운영 체제의 핵심 구성과 같이 전역적이고 지속적인 컨텍스트를 설정하는 반면, 프롬프트 구성 및 체이닝은 애플리케이션 수준의 구성이나 함수 호출과 같이 특정 작업에 대한 동적이고 모듈식 지침 또는 데이터 추가를 허용합니다. 이러한 구조화된 계층화는 단일의 거대한 프롬프트보다 훨씬 정교합니다. 이러한 계층적 설계는 LLM 애플리케이션의 유지 보수성, 재사용성 및 디버깅을 향상시킵니다. 이는 복잡한 워크플로우를 관리 가능한 컨텍스트 인식 단계로 분해하여 LLM 기반 시스템의 신뢰성과 확장성을 높입니다. 또한, 미래의 LLM 개발 환경은 이러한 구조화된 프롬프트 설계 패턴을 더욱 지원할 것으로 예상됩니다. 3.2. 인-컨텍스트 학습(ICL): 제로샷, 원샷, 퓨샷 프롬프팅 인-컨텍스트 학습(ICL)은 사전 훈련된 LLM이 모델의 매개변수를 업데이트하거나 미세 조정할 필요 없이 추론 중에 새로운 작업에 적응할 수 있도록 하는 강력한 기술입니다. 이는 자연어 형식으로 작업 데모를 프롬프트에 직접 포함함으로써 달성됩니다. ICL의 주요 특징은 이 방법을 통해 얻은 지식이 일시적이라는 점입니다. 추론 후 LLM에 영구적으로 저장되지 않아 모델의 기본 매개변수 안정성을 보장합니다. ICL의 효과는 LLM의 광범위한 사전 훈련 데이터와 대규모 스케일을 활용하여 포괄적인 훈련 과정 없이도 새로운 작업을 이해하고 실행할 수 있는 능력에 기인합니다. 제공되는 예시 수에 따른 ICL 유형은 다음과 같습니다 : 제로샷 프롬프팅: 프롬프트에 작업 설명만 포함하고 예시는 없습니다. LLM은 사전 훈련된 지식을 바탕으로 올바른 응답을 추론합니다. 원샷 프롬프팅: 작업 설명과 함께 단 하나의 예시만 제공됩니다. 퓨샷 프롬프팅만큼 견고하지는 않지만, 제로샷 접근 방식보다 모델 성능을 향상시킵니다. 퓨샷 프롬프팅: 작업 설명과 함께 몇 개의 입력-출력 예시가 제공됩니다. 이 기술은 LLM이 제공된 데모에서 패턴을 일반화하고 적절한 응답을 생성하는 데 도움이 됩니다. ICL은 감성 분석, 맞춤형 작업 학습, 언어 번역, 코드 생성, 의료 진단 등 다양한 도메인에서 중요한 영향을 미치고 있습니다. ICL은 LLM이 미세 조정이나 경사 업데이트 없이 새로운 작업을 학습할 수 있도록 하며, 얻은 지식이 일시적이라는 점을 강조합니다. 이는 전통적인 머신러닝 적응 방식과는 중요한 차이점입니다. ICL은 유연하고 즉석에서 작동하는 적응 메커니즘으로 기능하며, 모델이 작업 메모리 내의 즉각적이고 관련성 높은 예시를 활용하여 특정 작업 인스턴스에 대한 동작을 일시적으로 조정할 수 있도록 합니다. 이는 추론 시점에 "예시를 통한 프로그래밍"의 한 형태입니다. 이러한 특성은 전체 모델 미세 조정의 상당한 계산 오버헤드, 데이터 요구 사항 및 배포 복잡성 없이 다양하고 진화하는 작업에 신속하고 동적으로 적응해야 하는 시나리오에서 ICL의 막대한 가치를 보여줍니다. 이는 효과적인 작업 성능을 위해 프롬프트 내의 고품질 대표 예시의 중요성을 강조하며, ICL을 민첩한 LLM 애플리케이션 개발의 초석으로 자리매김합니다. 3.3. 컨텍스트 관리 전략: 컨텍스트 작성, 선택, 압축, 격리 이러한 전략은 제한된 컨텍스트 창을 효과적으로 관리하고 LLM 성능을 향상시키는 데 중요하며, 특히 에이전트 워크플로우에서 더욱 그러합니다. 컨텍스트 작성 (Write Context): 이는 에이전트가 상태를 유지하거나 향후 작업을 위해 정보를 회상할 수 있도록 즉각적인 컨텍스트 창 외부에 정보를 저장하는 것을 포함합니다. 스크래치패드(Scratchpads): 에이전트는 메모를 작성하거나 중간 생각을 저장할 수 있으며, 이는 파일에 쓰는 간단한 도구 호출로 구현되거나 런타임 상태 객체 내의 영구 필드로 구현될 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 단일 턴을 넘어 유용한 정보를 유지할 수 있습니다. 메모리(Memories): 에이전트는 여러 세션에 걸쳐 정보를 기억함으로써 이점을 얻을 수 있습니다. 여기에는 자체 생성 메모리(예: Reflexion) 또는 과거 상호 작용에서 주기적으로 합성된 메모리(예: Generative Agents)가 포함됩니다. ChatGPT, Cursor, Windsurf와 같은 인기 제품은 사용자-에이전트 상호 작용을 기반으로 장기 메모리를 자동 생성하는 메커니즘을 활용합니다. 컨텍스트 선택 (Select Context): 이는 에이전트 작업의 각 단계에서 가장 관련성 높은 정보만 컨텍스트 창으로 지능적으로 가져오는 것을 포함합니다. 스크래치패드/메모리 검색: 스크래치패드 또는 메모리에서 컨텍스트를 선택하는 메커니즘은 구현에 따라 다릅니다. 개발자는 상태 또는 메모리의 어떤 부분이 각 단계에서 LLM에 노출되는지 정밀하게 제어할 수 있습니다. 대규모 사실 또는 관계 컬렉션(의미론적 메모리)의 경우, 효율적인 색인화 및 선택을 위해 임베딩 기반 검색 또는 지식 그래프가 일반적으로 사용됩니다. 도구 선택: 에이전트가 너무 많은 도구에 압도되는 것을 방지하기 위해, RAG(검색 증강 생성) 원칙을 도구 설명에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 시스템은 주어진 작업에 가장 관련성이 높은 도구만 가져와 도구 사용을 최적화할 수 있습니다. 지식 검색 (RAG): RAG는 특히 코드 에이전트에게 핵심적인 과제입니다. 효과적인 지식 선택에는 코드 색인화, 대규모 코드베이스에서 임베딩 검색의 신뢰성 문제 해결, 그리고 종종 grep/파일 검색, 지식 그래프 기반 검색 및 재순위화 메커니즘과 같은 기술의 조합이 필요합니다. 이전 채팅 컨텍스트 벡터화: 일반적인 접근 방식은 대화 기록의 핵심 부분을 압축된 숫자 표현(임베딩)으로 변환하는 것입니다. 이 벡터는 데이터베이스에 저장되며, 가장 관련성이 높은 부분만 유사성 검색을 통해 필요할 때 검색되어 토큰 사용을 최적화하고 동적 관련성을 보장합니다. 실행 코드 파일: 코드 생성 에이전트의 경우, 채팅 기록과 분리된 단일 "실행 코드" 파일을 유지하는 것이 효과적입니다. 새로운 변경 사항은 추가되고, 제거된 코드는 주석 처리됩니다. AI와 사용자는 라인 번호가 컨텍스트를 제공하는 활성 코드와 상호 작용하여 프로젝트 상태에 대한 버전 관리 친화적이고 명확한 보기를 제공합니다. 슬라이딩 윈도우 하이브리드: 이 균형 잡힌 접근 방식은 즉각적인 컨텍스트(가장 최근 채팅 기록의 슬라이딩 윈도우)와 오래된 대화 부분에 대한 벡터화된 스토리지를 결합합니다. 이는 즉각적인 관련성을 보장하면서도 더 깊은 메모리를 온디맨드로 검색할 수 있게 하여 토큰 사용을 최적화하고 유연성을 제공합니다. 컨텍스트 압축 (Compressing Context): 이 전략은 작업을 수행하는 데 필요한 필수 토큰만 유지하는 데 중점을 두어, 제한된 컨텍스트 창을 효율적으로 관리합니다. 컨텍스트 요약: 긴 에이전트 상호 작용 및 토큰 집약적인 도구 호출을 관리하는 데 널리 사용되는 방법입니다. 여기에는 재귀적 또는 계층적 요약, 또는 특정 지점에서의 요약(예: 검색 도구 출력 후 처리, 또는 지식 전달 중 에이전트 간 경계)이 포함될 수 있습니다. 임베딩 및 클러스터링: 유사한 콘텐츠를 임베딩하고 클러스터링하여 중복성을 식별하고 제거함으로써 토큰 사용을 더욱 최적화할 수 있습니다. 구조화된 형식: 장황한 산문 대신 테이블이나 JSON과 같은 구조화된 데이터 형식을 활용하면 토큰 수를 크게 줄이면서 정보를 효율적으로 전달할 수 있습니다. 컨텍스트 트리밍/가지치기: 이는 하드코딩된 휴리스틱(예: 오래된 메시지 제거)을 사용하여 컨텍스트를 필터링하거나 가지치기하는 것을 포함합니다. 컨텍스트 격리 (Isolating Context): 이는 에이전트가 특정 작업을 보다 효과적으로 수행하도록 돕고 인지 과부하를 줄이기 위해 컨텍스트를 전략적으로 분할하거나 구획화하는 것을 포함합니다. 다중 에이전트 아키텍처: 인기 있는 방법은 복잡한 작업을 여러 하위 에이전트로 분할하는 것입니다. 각 하위 에이전트는 자체 도구, 지침 및 전용 컨텍스트 창을 가지며, 이는 관심사 분리를 촉진하고 더 집중적인 하위 작업을 가능하게 합니다. 환경을 통한 컨텍스트 격리: 도구는 토큰 집약적인 JSON 객체 또는 인수를 반환하여 샌드박스 환경에서 처리됩니다. 선택된 반환 값만 LLM으로 다시 전달되어, LLM의 직접적인 컨텍스트에서 대규모 원시 데이터를 격리합니다. 상태 객체: 에이전트의 런타임 상태 객체는 도구 호출의 컨텍스트를 특정 필드에 저장할 수 있는 스키마로 설계될 수 있으며, 필요할 때까지 LLM에서 격리됩니다. 컨텍스트 관리 전략의 이러한 상세한 분류는 LLM 에이전트의 컨텍스트 엔지니어링이 단일 기술이 아니라 여러 상호 보완적인 방법의 복잡한 오케스트레이션임을 보여줍니다. 이는 다양한 유형의 컨텍스트(지침, 지식, 도구 피드백)를 다양한 시간 범위(단기 스크래치패드, 장기 메모리)에 걸쳐 관리하고, 다양한 변환(요약, 트리밍, 벡터화)을 통해 LLM에 제시하는 것을 최적화하는 것을 포함합니다. LangGraph가 이러한 전략을 지원한다는 점은 이러한 개념들이 견고한 AI 에이전트를 구축하기 위한 실용적인 아키텍처 패턴임을 강조합니다. 이러한 내재된 복잡성은 고급 LLM 애플리케이션, 특히 정교한 에이전트를 구축하려면 데이터 흐름, 메모리 관리 및 동적 정보 검색에 대한 깊은 이해가 필요함을 시사합니다. 이는 미래의 LLM 개발 프레임워크가 단순한 프롬프트 템플릿을 넘어 복잡하고 상태를 가지며 동적인 AI 시스템을 지원하기 위해 더욱 견고한 추상화 및 도구를 제공해야 함을 의미합니다. 3.4. 고급 프롬프트 엔지니어링: 사고의 연쇄 및 자기 일관성 이러한 기술은 단순한 컨텍스트 제공을 넘어 LLM의 내부 추론 과정을 적극적으로 안내합니다. 사고의 연쇄(Chain-of-Thought, CoT) 프롬프팅: 이 기술은 LLM에 원하는 답변으로 이어지는 일련의 중간 추론 단계를 제공하는 것을 포함합니다. CoT는 LLM이 복잡한 문제를 분해하고 한 번에 전체 문제를 고려하는 대신 한 번에 한 단계씩 해결하는 데 집중할 수 있도록 하여 LLM의 추론 능력을 크게 향상시킵니다. CoT는 유사한 문제에 대한 단계별 추론 예시를 제공하는 퓨샷 CoT로 구현되거나, 단순히 원래 프롬프트에 "단계별로 생각해보자"와 같은 문구를 추가하는 제로샷 CoT로 구현될 수 있습니다. 이러한 추론 능력은 일반적으로 1,000억 개 이상의 매개변수를 가진 LLM에서 나타나며, 이는 단계별 추론 프로세스를 포함하는 광범위한 데이터셋으로 훈련되었기 때문일 수 있습니다. CoT 프롬프팅은 다양한 언어 스타일, 주석자, 예시 및 언어 모델에 걸쳐 표준 기준 프롬프팅보다 견고하고 일관되게 우수한 성능을 보여주었습니다. 효과적인 CoT 프롬프팅은 특히 복잡한 작업의 경우 잘 맞고 명확한 프롬프트를 필요로 합니다. 추론 단계의 일관성도 중요합니다. 나중 단계가 이전 단계에 순환적으로 의존해서는 안 되며, 일관성을 제거하면 시스템 성능에 부정적인 영향을 미칩니다. 자기 일관성(Self-Consistency): 이 기술은 동일한 문제에 대해 여러 다양한 사고의 연쇄를 생성한 다음, 이러한 생성된 연쇄 중에서 가장 일관된 답변을 선택함으로써 LLM, 특히 다단계 추론 작업(CoT 프롬프팅과 같은)의 성능을 향상시킵니다. 자기 일관성은 비지도 학습 기술이므로 추가적인 인간 주석, 훈련, 미세 조정 또는 모델 변경이 필요하지 않습니다. 그 이점은 언어 모델 규모가 커질수록 더욱 두드러지며, 이미 고성능을 보이는 대규모 모델에서도 상당한 정확성 향상을 제공합니다. 사고의 연쇄(CoT)와 자기 일관성 은 프롬프트 엔지니어링에서 질적인 도약을 나타냅니다. 이들은 LLM에 어떤 정보(컨텍스트)를 제공할 것인가에 대한 것뿐만 아니라, LLM의 내부 처리 및 추론 능력을 어떻게 지시하거나 이끌어낼 것인가에 대한 것입니다. CoT는 문제를 분해하여 모델의 사고 과정을 명시적으로 안내하는 반면, 자기 일관성은 모델이 여러 추론 경로를 생성하고 자체 수정하는 능력을 활용합니다. 이러한 기술은 단순히 데이터를 제공하는 것을 넘어 LLM의 "인지적" 문제 해결 접근 방식을 적극적으로 형성하고 정제합니다. 이는 "추론 엔지니어링" 또는 "메타 프롬프팅"으로의 전환을 의미하며, LLM의 내재된 논리적 및 문제 해결 능력을 이끌어내고 정제하는 데 중점을 둡니다. 이는 미래의 LLM 애플리케이션, 특히 복잡한 분석 또는 의사 결정 작업을 다루는 애플리케이션이 고차원 인지 기능을 달성하기 위해 이러한 고급 프롬프팅 기술을 점점 더 통합할 것임을 시사하며, "프롬프트"를 더욱 복잡하고 알고리즘적이며 동적인 구성으로 만듭니다.
4.1. RAG의 메커니즘: 검색, 증강 및 근거 있는 생성 검색 증강 생성(RAG)은 전통적인 정보 검색 시스템(예: 검색 엔진, 데이터베이스)의 강점과 생성형 대규모 언어 모델(LLM)의 능력을 결합한 AI 프레임워크입니다. RAG는 LLM이 훈련 데이터에만 의존하는 한계를 극복하고, 외부의 권위 있는 지식 기반을 참조하여 응답을 생성하도록 최적화하는 과정입니다. RAG의 작동 과정은 다음과 같은 주요 단계로 이루어집니다 : 외부 데이터 생성: LLM의 원래 훈련 데이터셋 외부에 있는 새로운 데이터를 외부 데이터라고 합니다. 이는 API, 데이터베이스, 문서 저장소 등 다양한 소스에서 가져올 수 있으며, 파일, 데이터베이스 레코드, 장문 텍스트 등 다양한 형식으로 존재할 수 있습니다. 임베딩 언어 모델이라는 또 다른 AI 기술은 이 데이터를 숫자 표현으로 변환하여 벡터 데이터베이스에 저장함으로써 생성형 AI 모델이 이해할 수 있는 지식 라이브러리를 구축합니다. 관련 정보 검색: 다음 단계는 관련성 검색을 수행하는 것입니다. 사용자 쿼리는 벡터 표현으로 변환되어 벡터 데이터베이스와 일치됩니다. 최신 검색 엔진은 벡터 데이터베이스, 의미론적 검색, 키워드 검색(하이브리드)을 함께 사용하며, 검색 결과를 재순위화하여 가장 관련성 높은 결과를 반환합니다. 검색 전에 쿼리 재구성 또는 확장을 사용할 수도 있습니다. LLM 프롬프트 증강: RAG 모델은 검색된 관련 데이터를 컨텍스트에 추가하여 사용자 입력(또는 프롬프트)을 증강합니다. 이 단계에서는 프롬프트 엔지니어링 기술을 사용하여 LLM과 효과적으로 통신합니다. 근거 있는 생성: LLM은 이 증강된 컨텍스트와 자체 훈련 데이터를 사용하여 보다 정확하고 정보가 풍부하며 매력적인 응답을 생성합니다. 출력은 제공된 사실에 전적으로 근거하도록 의도됩니다. 외부 데이터 업데이트: 검색을 위한 최신 정보를 유지하기 위해 문서와 문서의 임베딩 표현을 비동기적으로 업데이트합니다. RAG는 LLM을 정적인 지식 기반에서 동적인 실시간 정보 처리기로 변화시킵니다. 이는 LLM이 명시적으로 훈련되지 않았거나 훈련 데이터에 포함하기에는 너무 최신인 새롭거나 특정 지식을 동적으로 가져와 주입하는 것에 중점을 둡니다. 이러한 역동적인 지식 주입 시스템은 최신 정보, 도메인별 사실, 또는 환각 감소가 필요한 애플리케이션에 매우 중요하며, 사실적 정확성과 데이터 신선도가 가장 중요한 기업 사용 사례에 LLM을 활용할 수 있도록 합니다. 4.2. RAG의 이점: 신선도, 사실적 정확성 및 환각 완화 RAG는 LLM의 주요 한계를 해결하고 다음과 같은 중요한 이점을 제공합니다. 최신 정보 접근: LLM은 사전 훈련된 데이터에 국한되어 있어 오래되거나 잠재적으로 부정확한 응답을 생성할 수 있습니다. RAG는 LLM에 최신 정보를 제공함으로써 이러한 한계를 극복합니다. 사실적 근거: LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터로 훈련되기 때문에 부정확성이나 편향을 포함할 수 있어 사실적 정확성에서 어려움을 겪을 수 있습니다. RAG를 통해 "사실"을 입력 프롬프트의 일부로 LLM에 제공함으로써 "생성형 AI 환각"을 완화할 수 있습니다. 목표는 LLM 출력이 사용자의 질문에 답하고 시스템 지침을 준수하면서도 제공된 사실에 전적으로 근거하도록 하는 것입니다. 제어 및 투명성: RAG를 통해 조직은 생성된 텍스트 출력에 대한 더 큰 제어권을 얻고, 사용자는 LLM이 응답을 생성하는 방식에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 비용 효율성: RAG는 모델을 재훈련할 필요 없이 LLM 출력을 개선하는 비용 효율적인 접근 방식입니다. 관련성, 정확성 및 품질: RAG에서 검색 메커니즘은 검색된 정보가 입력 쿼리 또는 컨텍스트와 관련성이 있는지 확인하는 데 중요합니다. 검색된 정보가 관련성이 없으면, 근거가 있더라도 생성된 텍스트가 주제를 벗어나거나 부정확할 수 있습니다. 검색된 지식에 전적으로 기반하여 텍스트를 생성하도록 LLM을 미세 조정하거나 프롬프트 엔지니어링하면 모순과 불일치를 최소화하여 생성된 텍스트의 품질과 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. RAG의 이점은 "사실적 근거", "환각 감소", "최신 정보 접근", "더 큰 제어권"에 중점을 둡니다. 이러한 이점들은 LLM의 핵심 한계(지식 단절, 사실적 부정확성)를 해결하여 중요한 애플리케이션에 배포하는 데 방해가 되는 요소를 제거합니다. RAG는 LLM 출력을 더욱 검증 가능하고 신뢰할 수 있게 만드는 메커니즘을 제공합니다. 이는 RAG가 단순한 성능 최적화를 넘어, 신뢰할 수 있는 기업용 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 핵심 구성 요소임을 의미합니다. 검증 가능한 외부 데이터에 응답을 기반함으로써, RAG는 LLM을 정확성과 책임이 필수적인 금융, 의료, 법률과 같은 민감한 도메인에 적합하게 만듭니다. 4.3. 에이전트 워크플로우 및 도구 통합에서의 RAG RAG는 LLM 기반 에이전트 시스템에서 중요한 역할을 수행합니다. RAG 시스템에서 컨텍스트 엔지니어링은 어떤 정보를 검색할지, 어떻게 청크로 나눌지, 그리고 LLM에 어떻게 제시할지를 결정하는 데 도움을 줍니다. 이는 RAG가 단순한 데이터 검색 메커니즘이 아니라, LLM에 정보 흐름과 기능(도구) 접근을 관리하는 지능형 오케스트레이션 계층임을 의미합니다. 특히, RAG는 에이전트가 너무 많은 도구에 압도되는 것을 방지하기 위해 도구 설명에 적용될 수 있습니다. 이는 에이전트가 주어진 작업에 가장 관련성이 높은 도구만 가져오도록 하여 도구 사용을 최적화하고 에이전트의 효율성을 높입니다. RAG는 정교한 AI 에이전트 개발의 필수적인 부분이며, 에이전트가 외부 지식 기반 및 도구와 지능적으로 상호 작용할 수 있도록 합니다. 이는 RAG를 복잡하고 다중 모달이며 도구 증강 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 핵심 아키텍처 패턴으로 자리매김합니다.
5.1. 지연 시간 및 순위 품질 컨텍스트 엔지니어링은 LLM 성능을 향상시키지만, 몇 가지 중요한 과제를 수반합니다. 첫째, 지연 시간(Latency) 문제가 있습니다. 정보 검색 및 형식화 단계는 추가적인 오버헤드를 발생시켜 LLM 응답 시간을 증가시킬 수 있습니다. 이는 컨텍스트를 풍부하게 하는 것이 출력 품질을 향상시키지만, 계산 단계를 추가하여 잠재적으로 응답 시간을 늘린다는 근본적인 문제를 강조합니다. 이는 정확성/관련성과 실시간 사용자 경험 사이의 긴장을 야기합니다. 둘째, 순위 품질(Ranking Quality)이 중요합니다. 검색 품질이 낮으면 LLM의 후속 생성 성능에 직접적으로 부정적인 영향을 미칩니다. 검색 알고리즘이 올바른 컨텍스트 조각을 선택하는 것이 어려운 과제입니다. 개발자는 컨텍스트 엔지니어링의 깊이와 폭을 성능 요구 사항과 신중하게 균형을 맞춰야 합니다. 이를 위해서는 최적화된 검색 시스템, 효율적인 데이터 처리, 그리고 지연 시간에 민감한 애플리케이션을 위한 잠재적인 비동기 컨텍스트 준비가 필요합니다. 5.2. 토큰 예산 책정 및 컨텍스트 과부하 제한된 컨텍스트 창으로 인해 어떤 정보를 포함하고 어떤 정보를 제외할지 결정하는 것은 간단하지 않습니다. 너무 많은 정보는 AI를 혼란스럽게 할 수 있습니다. 또한, 컨텍스트 과부하와 관련된 몇 가지 특정 문제가 있습니다 : 컨텍스트 오염(Context Poisoning): 환각이 컨텍스트에 포함될 때 발생합니다. 컨텍스트 방해(Context Distraction): 컨텍스트가 훈련을 압도할 때 발생합니다. 컨텍스트 혼란(Context Confusion): 불필요한 컨텍스트가 응답에 영향을 미칠 때 발생합니다. 컨텍스트 충돌(Context Clash): 컨텍스트의 일부가 서로 모순될 때 발생합니다. 이러한 "컨텍스트 오염, 방해, 혼란, 충돌" 과 같은 과제는 단순히 더 많은 컨텍스트를 제공하는 것이 항상 더 나은 것은 아님을 직접적으로 보여줍니다. 제대로 관리되지 않거나 모순되는 컨텍스트는 LLM 성능을 적극적으로 저하시켜 부정확하거나 일관성 없는 출력을 초래할 수 있습니다. 이는 "쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다(Garbage In, Garbage Out)"는 원칙이 LLM 컨텍스트에 직접 적용됨을 보여줍니다. 이는 컨텍스트 엔지니어링 파이프라인 내에서 견고한 컨텍스트 필터링, 검증 및 충돌 해결 메커니즘의 필요성을 강조합니다. 미래의 발전은 얼마나 많은 컨텍스트를 처리할 수 있는지뿐만 아니라, 관련 없거나 모순되는 정보를 얼마나 지능적으로 식별하고 제외할 수 있는지에 초점을 맞출 것임을 시사합니다. 5.3. 모범 사례 및 지침 컨텍스트 엔지니어링의 복잡성을 관리하고 성능을 최적화하기 위해 다음과 같은 모범 사례와 지침이 권장됩니다. 더 나은 파싱을 위해 구조화된 텍스트(JSON, 테이블)와 비구조화된 텍스트를 결합합니다. 각 컨텍스트 주입을 단일 논리 단위(예: 하나의 문서 또는 대화 요약)로 제한합니다. 더 나은 정렬 및 점수 매기기를 위해 메타데이터(타임스탬프, 저작자)를 사용합니다. 시간이 지남에 따라 개선하기 위해 컨텍스트 주입을 기록, 추적 및 감사합니다. 메인 스레드를 어지럽히지 않고 사이드 대화를 위해 "포커스 모드"를 사용합니다. LLM이 이해해야 하는 컨텍스트 양을 줄이기 위해 새 스레드를 시작하거나 메시지를 편집합니다. 응답을 간결하게 유지합니다. 컨텍스트 엔지니어링 노력을 알리기 위해 데이터를 살펴보고 토큰 사용량을 추적합니다. 컨텍스트 엔지니어링이 에이전트 성능을 저해하는지 또는 향상시키는지 테스트합니다. 하이브리드 접근 방식에서 동기화 문제를 완화하기 위해 신중한 설계를 수행합니다. 이러한 수많은 모범 사례와 지침은 모듈성, 로깅, 테스트, 상태 관리 및 버전 제어와 같은 소프트웨어 공학 원칙을 연상시킵니다. 이는 컨텍스트 엔지니어링이 임시적인 프롬프팅을 넘어 체계적인 설계 및 구현으로 나아가며 공식적인 엔지니어링 분야로 성숙하고 있음을 시사합니다. 이는 성공적인 LLM 애플리케이션 개발이 컨텍스트 관리를 위한 엄격한 엔지니어링 관행을 점점 더 요구할 것임을 의미합니다. LangChain/LangGraph 와 같은 도구 및 프레임워크는 이러한 관행을 지원하기 위해 계속 발전할 것이며, 컨텍스트 엔지니어링을 AI 개발 내의 전문 기술 집합으로 만들 것입니다.
6.1. 확장된 컨텍스트 창을 위한 아키텍처 혁신 최근 LLM의 컨텍스트 길이는 수백만 토큰으로 획기적으로 확장되었습니다. 이러한 확장은 모델이 더 긴 문서를 처리하고, 더 긴 대화를 유지하며, 더 복잡한 정보를 한 번에 이해할 수 있도록 하는 데 필수적입니다. 이러한 발전을 가능하게 한 주요 아키텍처 혁신은 다음과 같습니다. 위치 임베딩(Positional Encodings): LLM은 토큰 시퀀스의 순서를 나타내기 위해 RoPE(Rotary Positional Embedding)와 같은 위치 임베딩을 사용합니다. 위치 보간(Position Interpolation, PI): 이 기술은 원래 컨텍스트 길이에 맞게 위치 인덱스를 축소하고, 비정수 위치를 보간합니다. 이를 통해 성능 저하 없이 훨씬 더 큰 입력을 처리할 수 있습니다. NTK-Aware 방법: 컨텍스트를 확장할 때 고주파 구성 요소에 대한 모델의 민감도를 유지하도록 모델을 조정합니다. Shift Short Attention (S2-Attn): 짧고 희소한 어텐션을 그룹 내에서 사용하여 전체 어텐션을 근사화함으로써 긴 컨텍스트에 대한 효율적인 훈련을 가능하게 합니다. 개선된 LoRA: 임베딩 및 정규화 계층을 훈련 가능하게 만들어 긴 컨텍스트에 대한 전체 미세 조정과의 격차를 줄입니다. 점진적 훈련 전략: 여러 단계에 걸쳐 컨텍스트 길이를 점진적으로 늘리고, 각 단계에서 최대 컨텍스트 길이를 두 배로 늘리고 RoPE 기본 주파수를 네 배로 늘려 합리적인 초기화를 보장합니다. 이러한 혁신들은 컨텍스트 창을 확장하기 위한 활발하고 경쟁적인 연구 분야를 보여줍니다. 이는 근본적인 모델 아키텍처가 고유한 한계를 극복하기 위해 수정되고 있음을 나타냅니다. "건초 더미 속 바늘(Needle-in-a-Haystack)" 테스트 는 이러한 확장을 검증하는 데 사용되는 엄격한 평가 방법을 강조합니다. 이러한 지속적인 혁신은 LLM의 실제 컨텍스트 한계가 지속적으로 확장되어 매우 긴 문서, 전체 코드베이스 또는 광범위한 대화를 처리할 수 있는 새로운 가능성을 제공함을 시사합니다. 그러나 이러한 초장기 컨텍스트를 효과적으로 활용하려면 여전히 "중간에 길을 잃는" 현상 및 기타 성능 미묘함에 대한 신중한 고려가 필요합니다. 6.2. 계산 비용 및 효율성 고려 사항 컨텍스트 창을 수백만 토큰으로 확장하면 계산 비용이 급증하고 메모리 제약이 발생하며, 이는 종종 제곱으로 증가합니다. 특히, 추론 중에 어텐션 블록의 키-값(KV) 벡터를 캐시해야 하므로 컨텍스트 길이에 선형적으로 비례하는 메모리 비용이 발생합니다. 또한, 어텐션 계산(쌍별 점수 계산, 값 벡터의 가중 합산)은 토큰당 FLOP 수가 컨텍스트 길이에 선형적으로 비례합니다. 이러한 비용을 줄이기 위한 몇 가지 기술이 개발되었습니다. 그룹 쿼리 어텐션(Grouped Query Attention, GQA): 어텐션 헤드를 KV 벡터를 공유하는 그룹으로 분할하여 비용을 줄이고 디코딩 효율성 및 메모리를 개선합니다. Multi-Query Attention(MQA)은 극단적인 경우입니다. 무한 검색(Infinite Retrieval): 모델 외부에서 고차원 KV 표현을 저장할 필요성을 제거하여 효율성을 위해 원래 토큰의 작은 비율만 유지합니다. 어텐션 점수를 통해 관련 토큰을 정확히 찾아내어 정밀 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 캐스케이딩 KV 캐시(Cascading KV Cache): 여러 하위 캐시에 토큰을 저장하여 기존 슬라이딩 윈도우 방식보다 중요한 토큰을 더 오래 유지합니다. 이는 사전 채우기(prefill) 지연 시간을 크게 줄입니다. 이러한 발전에도 불구하고는 "컨텍스트 창을 수백만 토큰으로 확장하면 계산 비용이 급증하고 메모리 제약이 발생하며, 이는 종종 제곱으로 증가한다"고 명시적으로 언급합니다. 추론 중 KV 캐시 메모리 및 FLOP의 선형 확장에 대해 더 자세히 설명합니다. 이는 아키텍처 혁신이 도움이 되더라도, 매우 긴 시퀀스에 대한 어텐션 메커니즘의 근본적인 계산 부담이 여전히 중요한 장애물임을 나타냅니다. GQA, 무한 검색, 캐스케이딩 KV 캐시와 같은 기술은 이에 대한 직접적인 대응입니다. 이는 끊임없이 더 긴 컨텍스트를 추구하는 것이 하드웨어 및 알고리즘 효율성에 의해 제약받고 있음을 강조합니다. 미래 연구는 이러한 초장기 컨텍스트를 실제 애플리케이션에서 경제적으로 실현 가능하고 성능이 우수하도록 만들기 위해 어텐션 메커니즘 및 메모리 관리(예: 희소 어텐션, KV 캐시 최적화)를 최적화하는 데 계속 초점을 맞출 가능성이 높습니다. 6.3. 장기 컨텍스트 LLM과 RAG 비교: 시너지 및 장단점 장기 컨텍스트 LLM과 RAG는 컨텍스트 관리를 위한 두 가지 주요 접근 방식이지만, 서로 다른 강점과 약점을 가지고 있습니다. 장기 컨텍스트 LLM: 장점: 추론 중 외부 검색이 필요 없으며, 확장된 시퀀스에 걸쳐 컨텍스트를 원활하게 유지하고, 데이터가 미리 로드되어 지연 시간이 단축됩니다. 최적의 사용 사례: 회사 핸드북, 의료 지침, 법률 사례 파일, FAQ, 재무 보고서, 연구 논문과 같은 정적 데이터셋에 최적입니다. 성능: 질문 답변, 요약과 같은 단일 패스 작업에서 탁월합니다. 제약: 상당한 GPU/TPU 메모리 자원이 필요하며, 대규모 데이터셋에 대해 확장하는 데 비용이 많이 듭니다. RAG: 장점: 빈번한 업데이트가 필요한 동적 환경에서 탁월합니다. 성능: 분산된 소스에서 이질적인 정보를 동적으로 가져와야 하는 다중 홉 추론 작업에서 더 나은 성능을 보입니다. 확장성: 모듈식 아키텍처는 벡터 데이터베이스와 모델 계층의 독립적인 확장을 허용합니다. 제약: 아키텍처적 복잡성을 도입합니다. 하이브리드 모델은 정적 컨텍스트 사전 로딩과 동적 검색을 결합하여 두 가지 장점을 모두 제공할 수 있습니다. 장기 컨텍스트 LLM과 RAG를 직접 비교하여 각각의 강점과 약점(정적 데이터 대 동적 데이터, 지연 시간 민감도, 인프라 복잡성, 확장성)을 설명합니다. 특히, "정적 컨텍스트 사전 로딩과 동적 검색을 결합한 하이브리드 모델이 두 가지 장점을 모두 제공할 수 있다"고 제안합니다. 이는 이들이 경쟁하는 솔루션이 아니라 컨텍스트 관리를 위한 상호 보완적인 접근 방식임을 나타냅니다. 이는 최적의 LLM 애플리케이션 설계가 종종 정적이고 미리 로드된 지식을 위한 장기 컨텍스트 모델과 동적이고 실시간이거나 매우 구체적인 외부 정보를 위한 RAG의 전략적 조합을 포함할 것임을 의미합니다. 선택은 특정 사용 사례의 데이터 특성 및 지연 시간 요구 사항에 따라 달라집니다. 6.4. 컨텍스트 창을 넘어선 확장: 다중 에이전트 협업 LLM의 제한된 컨텍스트 창은 방대한 양의 외부 지식 입력을 확장하는 데 걸림돌이 되며, 이는 특히 상당한 외부 지식을 요구하는 작업에서 추가적인 개선을 저해합니다. 기존의 컨텍스트 창 확장 방법(예: RAG, 컨텍스트 압축)은 필연적으로 정보 손실을 초래합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 LLM 기반 다중 에이전트 시스템이 방대한 입력을 분산 방식으로 처리하는 새로운 패러다임으로 부상했습니다. ExtAgents 프레임워크는 추가적인 훈련 없이 LLM 컨텍스트 창을 넘어 외부 지식 입력을 확장하도록 설계된 다중 에이전트 프레임워크입니다. ExtAgents는 에이전트 역할을 두 가지 유형으로 단순화합니다 : 탐색 에이전트(Seeking Agents): 각 에이전트에게 로컬 컨텍스트 청크가 할당됩니다. 이들은 청크와 이전 단계의 전역 메시지를 병렬로 처리하여 업데이트된 메시지를 생성합니다. 이는 모든 에이전트가 이전 메시지를 볼 수 있는 전역 지식 동기화를 허용합니다. 잠재적으로 큰 메시지 크기를 관리하기 위해 에이전트(또는 별도의 도구)는 메시지 관련성을 평가하고 가장 관련성이 높은 메시지만 후속 처리에 포함합니다. 탐색 에이전트는 병렬로 작동합니다. 추론 에이전트(Reasoning Agent): 이 에이전트는 동기화 단계에 걸쳐 탐색 에이전트가 축적한 지식을 통합하여 최종 답변을 생성합니다. ExtAgents는 지식 축적 추론을 사용하며, 추론 반복(일반적으로 동기화 후 작업 라운드 내)에서 추론 에이전트는 전역적으로 동기화된 메시지의 점진적으로 증가하는 하위 집합을 고려합니다. 이 반복적인 접근 방식은 관련 지식을 점진적으로 도입하여 정보 과부하를 방지합니다. ExtAgents는 멀티 홉 질문 답변 작업(HotpotQA, ∞Bench+) 및 긴 설문 조사 생성(AutoSurvey)에서 성능을 평가하며, LLM의 128k 토큰 컨텍스트 창을 훨씬 초과하는 8k 토큰에서 최대 1024k 토큰까지 외부 지식 입력을 확장합니다. 실험 결과에 따르면 ExtAgents는 외부 지식 양이 LLM의 컨텍스트 창을 넘어 증가할 때 특히 다른 기준선보다 지속적으로 우수한 성능을 보였습니다. 이러한 다중 에이전트 협업은 LLM의 "분산 인지"의 출현을 보여줍니다. 이는 모든 정보를 단일 LLM의 컨텍스트에 맞추려고 시도하는 대신, 문제를 여러 에이전트에 분산시켜 각 에이전트가 정보의 하위 집합을 처리한 다음 협력적으로 지식을 합성하는 것을 의미합니다. 이는 복잡한 문제에 대한 인간의 팀워크를 모방합니다. 이는 고도로 복잡하고 지식 집약적인 작업이 단일의 거대한 LLM이 아니라, 조직화된 전문 LLM 에이전트 네트워크에 의해 해결될 미래를 시사합니다. 이러한 패러다임의 전환은 에이전트 통신, 지식 동기화 및 분산 추론을 위한 새로운 아키텍처 패턴을 필요로 하며, LLM 애플리케이션 설계의 경계를 확장할 것입니다.
7.1. 새로운 동향 LLM 기술은 단순한 규모 확장을 넘어 실제 배포, 전문화 및 자율성 증가를 향해 나아가고 있습니다. 더 작고 효율적인 모델: TinyLlama, Mixtral과 같은 소형 모델에 대한 추진은 계산 비용을 줄여 LLM의 접근성을 높입니다. 희소 전문가 모델은 작업에 관련된 부분만 활성화하여 속도와 에너지 효율성을 향상시킵니다. 실시간 사실 확인 및 외부 데이터 접근: LLM은 Microsoft Copilot과 같은 도구를 통해 실시간 데이터를 통합하여 환각을 줄이고 있습니다. 미래 모델은 기본적으로 참조 및 인용을 포함하여 정확성과 투명성의 기준을 높일 것입니다. 자율 에이전트: LLM 기반 시스템은 지속적인 인간 입력 없이 의사 결정을 내리고, 도구와 상호 작용하며, 행동을 취할 수 있습니다(OpenAI의 o1 모델). 메모리 및 계획 도구와 결합하면 이러한 에이전트는 워크플로우를 관리할 수 있습니다. Gartner는 2028년까지 기업 앱의 33%가 자율 에이전트를 포함할 것으로 예측합니다. 도메인별 LLM: 일반적인 모델에서 벗어나 특정 분야(금융용 BloombergGPT, 의료 데이터용 Med-PaLM)에 대해 훈련된 모델로 전환하여 더 나은 정확성과 오류 감소를 달성합니다. 다중 모달 기능: 미래 모델은 텍스트에 국한되지 않고 이미지, 오디오, 비디오를 처리하여 X선 분석, 음악 생성과 같은 새로운 사용 사례를 가능하게 합니다. 안전, 정렬 및 편향 완화: LLM이 비즈니스 및 사회에서 더 많은 통제권을 얻으면서 안전은 매우 중요합니다. 강력한 감독, 투명성, 책임 있는 AI 관행(RLHF, 공정성 인식 훈련, 외부 감사)에 중점을 둡니다. 보안 및 위험 관리: OWASP의 LLM 상위 10개 목록은 시스템 프롬프트 유출, 과도한 메모리 사용, 악성 프롬프트 주입과 같은 우려 사항을 강조합니다. 샌드박스 환경, 출력 필터와 같은 안전 장치를 모델에 구축해야 합니다. 이러한 동향은 LLM 기술이 원시적인 규모를 넘어 실제 배포, 전문화 및 자율성 증가를 향해 나아가고 있음을 보여줍니다. 이는 단순히 더 큰 모델이나 더 긴 컨텍스트에 대한 것이 아니라, LLM을 실제 애플리케이션에 더 유용하고, 신뢰할 수 있으며, 안전하게 만드는 것에 대한 것입니다. 이는 컨텍스트 엔지니어링이 이러한 전문화되고 자율적인 에이전트가 정의된 도메인 내에서 효과적이고 안전하게 작동하고 동적 환경과 상호 작용할 수 있도록 하는 기반이 되므로 더욱 중요해질 것임을 시사합니다. 초점은 강력한 언어 모델을 넘어 견고하고 컨텍스트를 인식하는 AI 시스템을 엔지니어링하는 것으로 전환될 것입니다. 7.2. 컨텍스트 관리의 진화하는 지형 장기 컨텍스트 LLM에 대한 연구는 길이 외삽법(length extrapolation)에서 아키텍처, 인프라, 훈련 및 평가 기술에 대한 포괄적인 초점으로 확장되었습니다. 컨텍스트 길이가 증가함에 따라 성능이 종종 저하되므로, 장기 컨텍스트 LLM의 성능을 향상시키기 위한 추가 연구가 필요합니다. 합성 장기 컨텍스트 데이터 생성 및 새로운 평가 벤치마크는 매우 중요합니다. 다중 에이전트 협업은 컨텍스트 창을 넘어 외부 지식을 확장하기 위한 핵심 방향입니다. 컨텍스트 엔지니어링은 해결된 문제가 아니라 지속적인 학술 및 산업 연구의 활발하고 중심적인 영역입니다. 길이 증가에 따른 성능 저하, 합성 데이터 및 벤치마크의 필요성 등과 같은 과제는 적극적으로 해결되고 있습니다. 이는 컨텍스트 엔지니어링 분야가 빠르게 진화하고 새로운 기술과 아키텍처 패턴이 계속해서 등장할 것임을 의미합니다. 실무자들은 LLM의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 연구 발전을 계속 주시해야 하며, 자연어 처리와 시스템 엔지니어링, 분산 AI, 인지 과학을 결합한 학제 간 연구 기회가 증가할 것입니다.
컨텍스트 엔지니어링은 현대 대규모 언어 모델(LLM)의 잠재력을 완전히 발휘하는 데 필수적인 요소로 자리매김했습니다. 이는 단순한 프롬프트 작성에서 벗어나 LLM에 입력되는 컨텍스트를 체계적으로 설계하고 관리하는 포괄적인 분야로 발전했습니다. "컨텍스트가 새로운 가중치 업데이트"라는 관점은 LLM과의 상호작용 방식에 있어 근본적인 패러다임 전환을 나타내며, 컨텍스트 엔지니어링을 LLM 시대의 지배적인 소프트웨어 인터페이스로 만듭니다. 이 보고서에서 논의된 바와 같이, 컨텍스트 엔지니어링은 LLM의 토큰 효율성을 최적화하고, 출력의 정확성과 관련성을 높이며, RAG 시스템 및 자율 에이전트와 같은 복잡한 워크플로우를 가능하게 하는 데 필수적입니다. LLM의 컨텍스트 창은 모델의 작업 메모리 역할을 하지만, 그 한계와 "중간에 길을 잃는" 현상과 같은 특성은 컨텍스트의 양뿐만 아니라 품질과 전략적 배치가 성능에 결정적인 영향을 미친다는 점을 강조합니다. 시스템 프롬프트 최적화, 인-컨텍스트 학습(제로샷, 원샷, 퓨샷 프롬프팅), 그리고 컨텍스트 작성, 선택, 압축, 격리와 같은 다면적인 컨텍스트 관리 전략은 LLM 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 정교한 엔지니어링 관행을 보여줍니다. 특히, 사고의 연쇄(CoT) 및 자기 일관성과 같은 고급 프롬프트 기술은 LLM의 내재된 추론 능력을 이끌어내고 정제하여 모델이 더 높은 수준의 인지 작업을 수행할 수 있도록 합니다. RAG는 외부 지식을 LLM에 동적으로 주입하여 최신 정보 접근, 사실적 근거 제공, 환각 완화 및 신뢰성 향상을 가능하게 하는 컨텍스트 엔지니어링의 초석입니다. 그러나 지연 시간, 순위 품질, 토큰 예산 책정 및 컨텍스트 과부하와 같은 과제는 여전히 존재하며, 이는 견고한 필터링 및 검증 메커니즘의 필요성을 강조합니다. 장기 컨텍스트 LLM을 위한 아키텍처 혁신과 다중 에이전트 협업을 통한 컨텍스트 창을 넘어서는 확장 연구는 LLM 기능의 경계를 지속적으로 확장하고 있습니다. 장기 컨텍스트 LLM과 RAG는 서로 다른 강점을 가진 상호 보완적인 솔루션이며, 하이브리드 접근 방식이 종종 최적의 결과를 제공합니다. 결론적으로, 컨텍스트 엔지니어링은 LLM 애플리케이션 개발의 핵심이자 역동적인 분야입니다. 이는 LLM 기술의 성숙과 함께 견고하고 전문화되며 자율적인 시스템으로의 전환을 주도합니다. 이 분야의 지속적인 발전은 LLM의 잠재력을 완전히 발휘하고 다양한 산업 및 사용 사례에 걸쳐 혁신적인 AI 솔루션을 구축하는 데 필수적입니다. 컨텍스트 구축을 마스터하는 것은 현대 LLM의 전반적인 기능을 잠금 해제하는 데 있어 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다.