컨텍스트 엔지니어링은 새로운 프롬프트 엔지니어링입니다.

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# 소개

모두가 완벽한 프롬프트를 만드는 데 집착했지만 프롬프트가 자신이 생각했던 마법 주문이 아니라는 사실을 깨닫게 되었습니다. 진정한 힘은 이를 둘러싼 것, 즉 AI 시스템에 연속성을 부여하는 데이터, 메타데이터, 메모리, 내러티브 구조에 있습니다.

컨텍스트 엔지니어링은 제어의 새로운 개척지로서 신속한 엔지니어링을 대체하고 있습니다. 더 이상 영리한 표현에 관한 것이 아닙니다. AI가 깊이, 일관성, 목적을 가지고 생각할 수 있는 환경을 설계하는 것입니다.

변화는 미묘하지만 엄청난 변화입니다. 우리는 현명한 질문을 하는 것에서 모델이 거주할 수 있는 더 스마트한 세상을 구축하는 것으로 전환하고 있습니다.

# 프롬프트 열풍의 짧은 수명

ChatGPT가 처음 시작되었을 때 사람들은 즉각적인 표현이 무한한 창의력을 발휘할 수 있다고 믿었습니다. 엔지니어와 인플루언서는 모델의 두뇌를 해킹한다고 주장하는 “마법의” 템플릿으로 LinkedIn을 채웠습니다. 처음에는 흥미로웠지만 수명이 짧았으며 신속한 엔지니어링은 결코 확장할 수 없다는 것을 깨달았습니다. 사용 사례가 일회성 채팅에서 엔터프라이즈 워크플로로 이동하자마자 균열이 나타났습니다.

프롬프트는 논리가 아닌 언어적 정확성에 의존합니다. 그들은 깨지기 쉽습니다. 단어나 토큰 하나를 변경하면 시스템이 다르게 동작합니다. 소규모 실험에서는 괜찮습니다. 생산 중인가요? 그것은 혼돈이다.

회사들은 매번 숟가락으로 먹이지 않으면 모델이 맥락을 잊어버리고, 표류하고, 잘못 해석한다는 것을 배웠습니다. 그래서 업계가 바뀌었습니다. 엔지니어들은 프롬프트를 끊임없이 바꾸는 대신 메모리, 메타데이터 및 구조를 통해 의미를 유지하는 프레임워크를 구축하기 시작했습니다. 따라서 컨텍스트 엔지니어링은 일관성을 유지하는 접착제가 되었습니다.

신속한 열풍의 종말은 창의성을 죽이는 것이 아니라 창의성을 재정의했습니다. 아름다운 프롬프트를 작성하는 것은 탄력적인 환경을 설계하는 데 도움이 되었습니다. 오늘날 가장 똑똑한 AI 엔지니어는 더 나은 질문을 하지 않습니다. 그들은 답이 나올 수 있는 더 나은 조건을 구축합니다.

# 컨텍스트가 실제 인터페이스입니다

모든 모델의 지능은 모델에 따라 제한됩니다. 컨텍스트 창 — 한 번에 처리할 수 있는 텍스트 또는 데이터의 범위. 이러한 제한으로 인해 컨텍스트 엔지니어링이라는 규율이 탄생했습니다. 목표는 완벽한 요청을 표현하는 것이 아니라 모델의 추론이 안정적이고 정확하며 적응력이 유지되는 환경을 구축하는 것입니다.

잘 구축된 컨텍스트는 눈에 보이지 않는 인프라처럼 작동합니다. 이는 논리를 함께 유지하고 참조를 제공하며 모델의 추론을 검증 가능한 데이터에 고정시킵니다. 검색 증강 생성 (RAG)가 대표적인 예입니다. 모델은 메모리 없는 프롬프트에 의존하는 대신 선별된 지식 기반에서 적시 컨텍스트를 가져옵니다. 그 결과는 연속성입니다. 즉, 중요한 것을 기억하고 중요하지 않은 것을 버리는 AI입니다.

이 패러다임에서는 컨텍스트가 인터페이스가 됩니다. 이는 구문이 아니라 구조를 전달하는 방법입니다. 모델에 직접 지시하는 대신 각 쿼리 전에 정확한 배경을 미리 로드하는 시스템을 구축합니다. AI 신뢰성의 미래는 화려한 표현에 달려 있는 것이 아니라 모델이 관련 정보에 영구적으로 기반을 두도록 유지하는 엔지니어링된 컨텍스트 파이프라인에 달려 있습니다.

# 이해 뒤에 숨은 아키텍처

인지를 위한 도시 계획과 같은 맥락 공학 기능. 모델이 길을 잃지 않고 복잡성을 탐색할 수 있도록 데이터, 메모리 및 논리를 정렬합니다. 신속한 엔지니어링이 언어적 재능에 초점을 맞춘 반면, 컨텍스트 엔지니어링은 인프라, 즉 모델의 “멘탈 맵”을 형성하는 임베딩, 스키마 및 검색 논리에 중점을 둡니다.

잘 설계된 컨텍스트는 계층화되어 있습니다. 첫 번째 계층은 사용자가 누구인지, 원하는 것이 무엇인지, 모델이 어떻게 작동해야 하는지 등 지속적인 정체성을 구성합니다. 다음 계층은 외부 데이터베이스에서 가져온 관련 있고 시간에 민감한 지식을 주입하거나 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 (아피스). 마지막으로 임시 레이어는 실시간으로 적응하여 대화 방향에 따라 업데이트됩니다. 이러한 계층은 이해의 아키텍처를 형성합니다.

더 이상 말장난에 관한 것이 아닙니다. 정보안무에요. 엔지니어들은 모델을 압도하지 않고 노출할 정보의 양을 결정하면서 간결성과 컨텍스트 포화 사이의 균형을 맞추는 방법을 배우고 있습니다. 환각을 일으키는 AI와 명확하게 추론하는 AI의 차이는 종종 단일 설계 선택, 즉 컨텍스트가 구축되고 유지되는 방식으로 귀결됩니다.

# 명령부터 모델과의 협업까지

프롬프트는 명령 기반 관계였습니다. 인간은 AI에게 무엇을 해야 할지 지시했습니다. 컨텍스트 엔지니어링은 이를 협업으로 전환합니다. 목표는 더 이상 모든 반응을 통제하는 것이 아니라 그러한 반응이 나타나는 프레임워크를 공동 설계하는 것입니다. 이는 구조와 자율성 사이의 춤입니다.

컨텍스트 시스템이 메모리, 피드백, 장기적인 의도를 통합하면 모델은 챗봇이라기보다는 동료처럼 행동하기 시작합니다. 이전 편집 내용을 기억하고 스타일 패턴을 이해하며 그에 따라 추론을 조정하는 AI를 상상해 보세요. 그것은 맥락을 통한 협업입니다. 각 상호 작용은 마지막 상호 작용을 기반으로 공유되는 정신적 작업 공간을 형성합니다.

이 협업 계층은 메시지 전달에 대한 우리의 생각을 변화시킵니다. 명령을 표현하는 대신 관계를 정의합니다. 컨텍스트 엔지니어링은 일회성 언어 명령으로는 달성할 수 없었던 품질인 AI 연속성, 공감 및 목적을 제공합니다.

# 새로운 프롬프트 레이어로서의 메모리

메모리의 도입은 프롬프트 엔지니어링의 진정한 종말을 의미합니다. 정적 프롬프트는 한 번의 교환 후에 종료됩니다. 메모리는 AI 상호작용을 진화하는 이야기로 바꿔줍니다. 을 통해 벡터 데이터베이스 검색 시스템을 통해 모델은 이제 교훈, 결정 및 실수를 유지한 다음 이를 사용하여 향후 추론을 개선할 수 있습니다.

이는 무한한 메모리를 의미하지 않습니다. 스마트 컨텍스트 엔지니어가 선택적 회상을 관리합니다. 그들은 무엇을 보관하고, 압축하고, 잊어버릴지 결정하는 메커니즘을 설계합니다.

예술은 인간의 인지와 마찬가지로 최신성과 관련성의 균형을 맞추는 데 있습니다. 모든 것을 기억하는 모델은 시끄럽습니다. 전략적으로 기억하는 사람은 지능적입니다.

# 상황에 맞는 디자인의 부상

컨텍스트 엔지니어링은 연구실을 넘어 빠르게 확산되고 있습니다. 고객 지원에서 AI 시스템은 공감을 유지하기 위해 사전 티켓을 참조합니다. 분석에서 데이터 모델은 일관성을 위해 이전 요약을 기억하는 방법을 학습합니다. 크리에이티브 분야에서 이미지 생성기와 같은 도구는 이제 계층화된 컨텍스트를 활용하여 의도적으로 인간적인 느낌을 주는 작업을 제공합니다.

상황에 맞는 디자인은 새로운 피드백 루프를 도입합니다. 즉, 상황은 행동에 영향을 미치고, 행동은 상황을 재구성합니다. 이는 적응성을 촉진하는 역동적인 순환입니다. 시스템은 입력할 때마다 발전합니다. 이러한 변화에는 새로운 디자인 사고가 필요합니다. 즉, AI 제품은 정적인 도구가 아닌 살아있는 생태계로 취급되어야 합니다. 엔지니어들은 연속성의 큐레이터가 되어가고 있습니다.

머지않아 모든 심각한 AI 워크플로우는 엔지니어링된 컨텍스트 레이어에 의존하게 될 것입니다. 이러한 변화를 무시하는 사람들은 그들의 결과물이 부서지기 쉽고 일관성이 없다는 것을 알게 될 것입니다. 이를 수용하는 사람들은 시간이 지날수록 더 스마트해지고, 더 잘 정렬되고, 더 탄력적으로 성장하는 시스템을 만들 것입니다.

# 결론

신속한 엔지니어링은 우리에게 기계와 대화하는 법을 가르쳐주었습니다. 컨텍스트 엔지니어링은 우리에게 그들이 생각하는 세계를 구축하는 방법을 가르칩니다. 이제 AI 디자인의 최전선은 메모리, 연속성, 적응형 구조에 있습니다. 향후 10년의 모든 강력한 시스템은 영리한 표현이 아닌 일관된 맥락을 바탕으로 구축될 것입니다.

메시지의 시대가 끝나고 있습니다. 환경의 시대가 시작되었습니다. 컨텍스트를 엔지니어링하는 방법을 배우는 사람들은 더 나은 결과를 얻을 뿐만 아니라 진정으로 이해하는 모델을 만들 것입니다. 그건 자동화가 아닙니다. 그것이 바로 공동지능입니다.

날라 데이비스 소프트웨어 개발자이자 기술 작가입니다. 기술 문서 작성에 전념하기 전에는 삼성, Time Warner, Netflix, Sony 등을 고객으로 두고 있는 5,000개의 체험 브랜딩 조직인 Inc.에서 수석 프로그래머로 일했습니다.