3가지 난이도로 설명되는 컨텍스트 엔지니어링
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# 소개
LLM(대형 언어 모델) 애플리케이션은 지속적으로 컨텍스트 창 제한에 도달합니다. 모델은 이전 지침을 잊어버리거나, 관련 정보를 추적하지 못하거나, 상호 작용이 확장됨에 따라 품질이 저하됩니다. 이는 LLM의 토큰 예산이 고정되어 있지만 응용 프로그램은 대화 기록, 검색된 문서, 파일 업로드, API(응용 프로그래밍 인터페이스) 응답 및 사용자 데이터와 같은 무한한 정보를 생성하기 때문입니다. 관리하지 않으면 중요한 정보가 무작위로 잘리거나 전혀 컨텍스트에 포함되지 않습니다.
컨텍스트 엔지니어링은 컨텍스트 창을 관리 리소스로 처리합니다. 명시적인 할당 정책과 메모리 시스템을 사용합니다. 컨텍스트에 입력되는 정보, 입력 시기, 유지 기간, 검색을 위해 외부 메모리에 압축 또는 보관되는 정보를 결정합니다. 이는 모든 것이 적합하기를 바라거나 성능 저하를 수용하는 대신 애플리케이션 런타임 전반에 걸쳐 정보 흐름을 조정합니다.
이 문서에서는 세 가지 수준의 컨텍스트 엔지니어링에 대해 설명합니다.
- 컨텍스트 엔지니어링의 근본적인 필요성 이해
- 생산 시스템의 실질적인 최적화 전략 구현
- 고급 메모리 아키텍처, 검색 시스템 및 최적화 기술 검토
다음 섹션에서는 이러한 수준을 자세히 살펴봅니다.
# 레벨 1: 컨텍스트 병목 현상 이해
LLM에는 고정된 컨텍스트 창이 있습니다. 추론 시 모델이 알고 있는 모든 것이 해당 토큰에 맞아야 합니다. 이는 단일 회전 완료에는 큰 문제가 되지 않습니다. 도구 호출, 파일 업로드, 대화 기록 및 외부 데이터를 사용하여 다단계 작업을 실행하는 RAG(검색 증강 생성) 애플리케이션 및 AI 에이전트의 경우 이는 최적화 문제를 야기합니다. 어떤 정보가 주목을 받고 어떤 정보가 삭제됩니까?
여러 단계에 걸쳐 실행되고, 50개의 API 호출을 수행하고, 10개의 문서를 처리하는 에이전트가 있다고 가정해 보겠습니다. 이러한 에이전트 AI 시스템은 명시적인 컨텍스트 관리가 없으면 실패할 가능성이 높습니다. 모델은 중요한 정보를 잊어버리고, 도구 출력을 환각하거나, 대화가 길어지면서 품질이 저하됩니다.
컨텍스트 엔지니어링 레벨 1 | 작성자별 이미지
컨텍스트 엔지니어링은 다음을 설계하는 것입니다. 실행 전반에 걸쳐 LLM 주변의 정보 환경을 지속적으로 관리합니다.. 여기에는 컨텍스트에 들어오는 항목, 시기, 기간, 공간이 부족할 때 제거되는 항목을 관리하는 것이 포함됩니다.
# 레벨 2: 실제 상황 최적화
효과적인 컨텍스트 엔지니어링에는 여러 차원에 걸친 명시적인 전략이 필요합니다.
// 예산 토큰
컨텍스트 창을 의도적으로 할당하십시오. 시스템 지침에는 2K 토큰이 필요할 수 있습니다. 대화 기록, 도구 스키마, 검색된 문서 및 실시간 데이터가 모두 빠르게 추가될 수 있습니다. 매우 큰 컨텍스트 창을 사용하면 충분한 여유 공간이 있습니다. 훨씬 더 작은 창을 사용하면 무엇을 유지하고 무엇을 삭제할지에 대해 어려운 절충안을 만들어야 합니다.
// 대화 자르기
최근 방향을 유지하고, 중간 방향을 삭제하고, 중요한 초기 상황을 보존하세요. 요약은 작동하지만 충실도를 잃습니다. 일부 시스템은 구현 의미론적 압축 — 축어적 텍스트를 보존하기보다는 핵심 사실을 추출합니다. 대화가 길어질 때 에이전트가 중단되는 지점을 테스트하세요.
// 도구 출력 관리
대규모 API 응답은 토큰을 빠르게 소비합니다. 전체 페이로드 대신 특정 필드를 요청하고, 결과를 자르고, 모델로 돌아가기 전에 요약하거나, 에이전트가 먼저 메타데이터를 가져온 다음 관련 항목에 대한 세부정보만 요청하는 다중 전달 전략을 사용합니다.
// 모델 컨텍스트 프로토콜 및 주문형 검색 사용
모든 것을 미리 로드하는 대신, 필요할 때 쿼리하는 외부 데이터 소스에 모델을 연결하세요. 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP). 에이전트는 작업 요구 사항에 따라 가져올 항목을 결정합니다. 이는 문제를 “모든 것을 상황에 맞추는 것”에서 “적시에 올바른 것을 가져오는 것”으로 전환시킵니다.
// 구조화된 상태 분리
시스템 메시지에 안정적인 지침을 입력하세요. 핵심 지시문을 건드리지 않고도 업데이트하거나 제거할 수 있는 사용자 메시지에 변수 데이터를 넣습니다. 대화 기록, 도구 출력, 검색된 문서를 독립적인 관리 정책을 통해 별도의 스트림으로 처리합니다.
컨텍스트 엔지니어링 레벨 2 | 작성자별 이미지
여기서 실질적인 변화는 맥락을 하나의 요소로 취급하는 것입니다. 에이전트 런타임 전반에 걸쳐 적극적인 관리가 필요한 동적 리소스한 번 구성한 정적 항목이 아닙니다.
# 레벨 3: 프로덕션에서 컨텍스트 엔지니어링 구현
대규모 컨텍스트 엔지니어링에는 정교한 메모리 아키텍처, 압축 전략 및 검색 시스템이 함께 작동해야 합니다. 프로덕션급 구현을 구축하는 방법은 다음과 같습니다.
// 메모리 아키텍처 패턴 설계
분리된 에이전트 AI 시스템의 메모리 계층으로:
- 작업 메모리(활성 컨텍스트 창)
- 에피소드 기억(압축된 대화 기록 및 작업 상태)
- 의미 기억(사실, 문서, 지식 기반)
- 절차적 기억(지침)
작업 기억은 현재 모델이 보는 것으로, 즉각적인 작업 요구에 맞게 최적화됩니다. 에피소드 기억은 일어난 일을 저장합니다. 공격적으로 압축할 수 있지만 시간적 관계와 인과 사슬은 보존됩니다. 의미 기억의 경우 빠른 검색을 위해 주제, 엔터티, 관련성별로 색인을 저장합니다.
// 압축 기술 적용
순진한 요약은 중요한 세부 정보를 잃습니다. 더 나은 접근 방식은 추출 압축으로, 필러를 삭제하면서 정보 밀도가 높은 문장을 식별하고 보존합니다.
- 도구 출력의 경우 산문적 요약보다는 구조화된 데이터(엔티티, 측정항목, 관계)를 추출하세요.
- 대화의 경우 추론 체인을 압축하면서 사용자 의도와 에이전트 약속을 정확하게 보존하세요.
// 검색 시스템 설계
모델에 상황에 맞지 않는 정보가 필요한 경우 검색 품질이 성공을 결정합니다. 하이브리드 검색 구현: 의미론적 유사성을 위한 조밀한 임베딩 키워드 매칭을 위한 BM25정확성을 위한 메타데이터 필터.
최근성, 관련성, 정보 밀도를 기준으로 결과의 순위를 매깁니다. 맨 위로 돌아가기 K 표면상 아슬아슬한 상황도 발생합니다. 모델은 무엇이 거의 일치하는지 알아야 합니다. 검색은 컨텍스트 내에서 발생하므로 모델은 쿼리 공식과 결과를 확인합니다. 잘못된 쿼리는 잘못된 결과를 낳습니다. 이를 노출하여 자체 수정이 가능하도록 합니다.
// 토큰 수준에서 최적화
토큰 사용량을 지속적으로 프로파일링하세요.
- 1K가 될 수 있는 5K 토큰을 소비하는 시스템 명령은 무엇입니까? 다시 작성하세요.
- 도구 스키마가 장황합니까? 컴팩트하게 사용하세요
JSON전체 대신 스키마OpenAPI명세서. - 비슷한 내용을 반복하면서 대화가 바뀌나요? 중복을 제거합니다.
- 검색된 문서가 중복됩니까? 컨텍스트에 추가하기 전에 병합하세요.
저장된 모든 토큰은 작업에 중요한 정보에 사용할 수 있는 토큰입니다.
// 메모리 검색 트리거
모델은 지속적으로 검색해서는 안 됩니다. 비용이 많이 들고 대기 시간이 추가됩니다. 스마트 트리거 구현: 모델이 명시적으로 정보를 요청할 때, 지식 격차를 감지할 때, 작업 전환이 발생할 때 또는 사용자가 과거 컨텍스트를 참조할 때 검색합니다.
검색 결과가 유용한 것이 없는 경우 모델은 환각을 느끼기보다는 이를 명시적으로 알아야 합니다. 메타데이터가 포함된 빈 결과 반환: “쿼리와 일치하는 문서를 찾을 수 없습니다. X 지식 베이스에서 Y.” 이를 통해 모델은 쿼리를 다시 구성하거나, 다른 소스를 검색하거나, 정보를 사용할 수 없음을 사용자에게 알려줌으로써 전략을 조정할 수 있습니다.
컨텍스트 엔지니어링 레벨 3 | 작성자별 이미지
// 다중 문서 정보 합성
추론에 여러 소스가 필요한 경우 계층적으로 처리하세요.
- 첫 번째 통과: 각 문서에서 주요 사실을 독립적으로 추출합니다(병렬화 가능).
- 두 번째 단계: 추출된 사실을 컨텍스트에 로드하고 합성합니다.
이는 다중 소스 추론 기능을 유지하면서 10개의 전체 문서를 로드하는 데 따른 컨텍스트 소모를 방지합니다. 모순되는 소스의 경우 모순을 유지합니다. 모델이 상충되는 정보를 확인하고 이를 해결하거나 사용자 주의를 끌기 위해 플래그를 지정하도록 합니다.
// 지속되는 대화 상태
일시 중지하고 재개하는 에이전트의 경우 컨텍스트 상태를 외부 저장소에 직렬화합니다. 압축된 대화 기록, 현재 작업 그래프, 도구 출력 및 검색 캐시를 저장합니다. 재개 시 필요한 최소한의 컨텍스트를 재구성합니다. 모든 것을 다시 로드하지 마십시오.
// 성과 평가 및 측정
컨텍스트 엔지니어링 전략이 어떻게 수행되고 있는지 이해하려면 주요 지표를 추적하세요. 컨텍스트 활용도를 모니터링하여 사용 중인 창의 평균 비율을 확인하고 제거 빈도를 모니터링하여 컨텍스트 제한에 도달하는 빈도를 파악하세요. 검색된 문서 중 실제로 관련성이 있고 사용되는 부분이 어느 정도인지 확인하여 검색 정밀도를 측정합니다. 마지막으로 정보 지속성을 추적하여 중요한 사실이 사라지기 전에 몇 번이나 살아남는지 확인합니다.
# 마무리
컨텍스트 엔지니어링은 궁극적으로 정보 아키텍처에 관한 것입니다. 모델이 컨텍스트 창의 모든 항목에 액세스할 수 있고 그렇지 않은 항목에는 액세스할 수 없는 시스템을 구축하고 있습니다. 압축할 항목, 검색할 항목, 캐시할 항목, 삭제할 항목 등 모든 설계 결정은 애플리케이션이 작동하는 정보 환경을 만듭니다.
컨텍스트 엔지니어링에 중점을 두지 않으면 시스템이 환각을 느끼거나 중요한 세부 정보를 잊어버리거나 시간이 지남에 따라 고장날 수 있습니다. 올바른 방법을 선택하면 기본 아키텍처 제한에도 불구하고 복잡하고 확장된 상호 작용 전반에 걸쳐 일관되고 안정적이며 효과적인 LLM 응용 프로그램을 얻을 수 있습니다.
행복한 컨텍스트 엔지니어링!
# 참고 자료 및 추가 학습
발라 프리야 C 인도 출신의 개발자이자 기술 작가입니다. 그녀는 수학, 프로그래밍, 데이터 과학, 콘텐츠 제작의 교차점에서 일하는 것을 좋아합니다. 그녀의 관심 분야와 전문 분야에는 DevOps, 데이터 과학, 자연어 처리가 포함됩니다. 그녀는 읽기, 쓰기, 코딩, 커피를 즐깁니다! 현재 그녀는 튜토리얼, 방법 가이드, 의견 등을 작성하여 개발자 커뮤니티에서 자신의 지식을 학습하고 공유하는 데 힘쓰고 있습니다. Bala는 또한 매력적인 리소스 개요와 코딩 튜토리얼을 만듭니다.
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