한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.
요즘 LLM을 활용한 서비스가 정말 많아졌다. ChatGPT를 쓰는 것을 넘어, RAG를 붙이고, 메모리를 설계하고, 에이전트를 만들고, 운영까지 고민하는 단계로 넘어가고 있다.
이 책은 바로 그 지점에서 등장한다.
이 책은 프롬프트를 잘 쓰는 법이 아니라, LLM이 제대로 사고하도록 “환경”을 설계하는 방법을 다루는 책이다.
📚 책의 핵심 메시지
이 책의 중심은 하나다.
👉 모델이 올바르게 사고하도록 ‘환경’을 설계하는 것
프롬프트 엔지니어링이 질문을 다듬는 기술이라면, 컨텍스트 엔지니어링은 모델이 사고할 수 있는 환경을 설계하는 기술에 가깝다.
다루는 주요 내용은 다음과 같다.
- RAG (검색 증강 생성)
- CoT (Chain of Thought)
- 단기·장기 메모리 전략
- AI 에이전트 설계 패턴
- 품질 평가 및 디버깅
- 프롬프트 인젝션 등 보안 이슈
단순히 “이렇게 만들 수 있다”가 아니라
“왜 이렇게 설계해야 하는가”를 구조적으로 설명한다는 점이 특징이다.
🔍 이 책이 좋은 이유
1️⃣ 이론서가 아니라 설계서다
트랜스포머 수식이나 어텐션 구조를 깊게 파는 책은 아니다.
대신 이걸 실제 서비스로 만들려면 구조를 어떻게 잡아야 하지? 등을 물으며 LLM 아키텍처 관점에서 사고를 정리해준다.
2️⃣ RAG를 한 번이라도 삽질해본 사람에게 특히 좋다
이 책은 완전 입문자보다는 이런 사람에게 잘 맞는다.
- RAG를 붙여봤는데 성능이 들쭉날쭉했던 사람
- 메모리를 붙였는데도 맥락을 잃는 경험을 한 사람
- 데모는 되는데 운영은 불안했던 사람
3️⃣ LLMOps 관점까지 확장한다
많은 책이 “만드는 법”까지만 다루는데, 이 책은 “운영과 평가”까지 간다.
- 어떻게 품질을 측정할 것인가?
- 오류를 어떻게 디버깅할 것인가?
- 프롬프트 인젝션은 어떻게 막을 것인가?
👥 이런 사람에게 추천
✔ LLM API를 이미 써본 개발자
✔ LangChain/RAG를 조금이라도 다뤄본 사람
✔ 사내 AI 도입을 고민하는 PM/테크 리더
✔ 챗봇을 넘어 에이전트를 설계하고 싶은 사람
✔ LLM을 “기능”이 아니라 “시스템”으로 만들고 싶은 사람
❌ 이런 사람에게는 조금 어려움
- 완전 비개발자
- LLM을 한 번도 안 써본 입문자
- 모델 내부 수학 이론을 깊게 배우고 싶은 사람
이 책은 기초 개념서라기보다는 실전 설계 가이드에 가깝다.
🧠 총평
이 책은 프롬프트를 잘 쓰는 법을 알려주는 책이 아니다.
LLM을 단순한 도구가 아니라 하나의 아키텍처로 다루고 싶다면 충분히 읽어볼 가치가 있다. 이미 RAG나 에이전트를 구현해본 경험이 있다면, 이 책은 설계를 한 단계 정리해줄 것이다.
