Context Engineering VS Prompt Engineering

개요

• 프롬프트 엔지니어링
  • 질문을 잘 하는 기술
  • 질문을 잘 하는 것이 중요
• 컨텍스트 엔지니어링
  • 최적의 정보를 미리 세팅해주는 설계 기술
  • 어떤 데이터를, 어떤 순서로, 어떻게 가공해서 AI에게 밀어 넣어줄 것인가가 중요

프롬프트 엔지니어링

LLM에게 입력하는 텍스트(프롬프트)를 정교하게 다듬어 원하는 형식과 품질의 답변을 이끌어내는 기법

주요 기법:

• XML 태그: 구조적 프롬프팅을 제공 (xml)
• Few-shot prompting: 예시를 몇 가지 보여주기 (multishot-prompting)
• Chain of Thought (CoT): 단계별로 생각하도록 유도 (thinking)
• Persona 부여: "너는 10년 차 프론트엔드 개발자야"라고 역할 지정(persona)
• Chain Prompts: 복잡한 작업을 나누기(chain-prompt)
• 쿼리는 마지막에 제공하기(long-context-tips)
• Extended Thinking: think를 단계적으로 증가시키기

컨텍스트 엔지니어링

단일 작업(Task)의 수행 능력 최적화

LLM이 질문을 받았을 때 참고할 수 있는 **배경지식, 데이터, 제약 조건 등의 환경(Context)**을 구조적으로 설계하고 관리하는 기술

반드시 필요한 내용들로만 Context Window에 채워넣어야 잘 설계된 Context Engineering이라고 할 수 있다.

주요 기법:

• 도구사용 : 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 찾아 프롬프트에 주입 (tool)
• Context Window 최적화: 제한된 입력 길이 내에 가장 중요한 정보를 배치하는 전략
• System Prompt 설계: 대화 전체를 관통하는 규칙 설계
• Context Engineering: 답을 잘 할 수밖에 없도록 상황 자체를 설계하는 기술