AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링 @weaviate_io 님의 최신 블로그 게시글은 AI 에이전트의 "컨텍스트 엔지니어링"을 체계적으로 재검토하여 메모리, 도구, 지식 기반을 포함하는 모델을 위한 완벽한 살아있는 환경을 구축합니다. 함께 제공되는 그림 자료는 여전히 훌륭하며 이론과 방법을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 친구들에게 원문을 읽어보라고 추천합니다. 핵심 요점: 모델에는 "지침"뿐만 아니라 "현실 세계"도 필요하다. 이는 직관에 반하지만 매우 중요한 점을 제기합니다. 강력한 LLM만으로는 충분하지 않다는 것입니다. 아무리 똑똑한 모델이라도 "고립된 두뇌"에 불과합니다. 이러한 모델은 세 가지 주요한 내재적 결함에 직면합니다. • 착각: 자신감 넘치는 태도로 횡설수설하는 것. • 지식 고립: 특정 개인 데이터 또는 실시간 세계 지식의 부족. • 기억상실: 바로 직전의 대화를 전혀 기억하지 못합니다. 컨텍스트 엔지니어링은 바로 이러한 문제들을 해결하기 위해 설계되었습니다. 단순히 더 나은 프롬프트를 작성하는 것만이 아니라, 적절한 정보가 적시에 모델에 입력되도록 보장하는 아키텍처를 구축하는 것이 중요합니다. 이 시스템의 목표는 개별 모델들을 현실 세계와 연결하여, 모델이 추론할 때 완전한 "맥락"을 제공하는 것입니다. "컨텍스트 엔지니어링의 5가지 핵심 요소"라는 제목의 이 글에서는 컨텍스트 엔지니어링을 5가지 핵심 아키텍처 패턴으로 분류하며, 이는 실제 운영 환경에 적용 가능한 AI 애플리케이션 구축을 위한 청사진 역할도 합니다. • 에이전트: 시스템의 의사결정 센터 역할을 하는 두뇌와 같습니다. 모델이 맹목적으로 행동하는 것을 방지하기 위해 명확한 의사결정 과정과 비상 대책을 설계해야 합니다. • 쿼리 증강: 사용자의 모호한 자연어를 정확하고 기계가 실행할 수 있는 의도로 변환하는 번역기입니다. 예를 들어, "지난주 회의에서 언급된 문서를 찾아주세요"라는 요청을 시간, 문서 유형 및 키워드를 포함하는 정확한 검색 지침으로 변환합니다. • 검색: 외부 지식 기반과 연결되는 라이브러리로서, 정보 과부하 또는 핵심 정보 누락을 방지하기 위해 "재현율"과 "정확도"의 균형을 유지하는 것이 핵심입니다. • 기억: 해마는 시스템에 과거 이력과 학습 능력을 제공합니다. 기억은 단순히 데이터 저장소가 아니라 시간의 흐름에 따른 소멸, 중요도 가중치 부여, 개인 정보 보호 등을 고려해야 합니다. • 도구: AI가 실시간 데이터 및 API와 상호 작용할 수 있도록 지원하고, 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어 재고 확인이나 이메일 전송과 같은 실제 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 방법론적 패러다임 전환: 과거(단어 설계): 모델 자체의 지능에만 의존하는 것이 아니라, 프롬프트의 표현을 조정하는 데 많은 시간을 투자했습니다. • 현재(컨텍스트 엔지니어링): 시스템 설계에 집중하세요. 매개변수 크기가 중간 정도인 모델이라도 컨텍스트 엔지니어링(데이터 파이프라인, 검색 품질, 메모리 관리)이 잘 이루어지면, 단순히 큰 모델만 사용하고 컨텍스트 지원이 부족한 시스템보다 성능이 뛰어난 경우가 많습니다. 원본 텍스트를 읽어보세요
