피드로 돌아가기
원문 읽기
LINE Engineering
AI/ML엔터프라이즈 LLM 서비스 구축기 1: 컨텍스트 엔지니어링
LY Corporation이 프롬프트 엔지니어링 대신 컨텍스트 엔지니어링으로 260개 이상의 API와 수백 페이지 문서를 다루는 엔터프라이즈 LLM 어시스턴트 구축
AI 요약
Context
프롬프트 엔지니어링만으로는 27개의 클라우드 제품과 260개 이상의 API, 수백 페이지의 문서를 효율적으로 처리할 수 없다는 문제에 직면했습니다. 아무리 정교한 지침을 제공해도 대규모 문맥에서 관련 정보를 추출하고 답변을 생성하는 것이 어려웠습니다.
Technical Solution
- 프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링으로 전략 전환: 일반적인 지시사항 최적화 대신 상황에 맞는 정보만 선별하여 LLM에 제공
- 대규모 API 및 문서 세트에서 쿼리와 관련성 높은 정보만 추출하는 메커니즘 구축
- Flava 클라우드 플랫폼의 AI 어시스턴트를 위한 컨텍스트 엔지니어링 핵심 전략 정립
Key Takeaway
대규모 LLM 애플리케이션에서는 완벽한 지침보다 상황에 맞는 정보의 정확한 선별이 더 중요하며, 이를 위해 컨텍스트 엔지니어링을 우선순위 높은 설계 고려사항으로 삼아야 합니다.
실천 포인트
수십 개 이상의 API 또는 수백 페이지의 외부 문서를 다루는 LLM 서비스를 구축할 때, 쿼리와 관련 높은 정보만을 동적으로 검색하여 프롬프트에 포함시키는 컨텍스트 엔지니어링을 채택하면 프롬프트 엔지니어링만으로는 해결 불가능한 규모의 정보를 효율적으로 처리할 수 있습니다.