LLM 성능을 위협하는 컨텍스트 로트(Context Rot) 현상: 왜 발생하고 어떻게 해결할까?

최신 대규모 언어 모델(LLM)은 점점 더 긴 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 수십만에서 최대 수백만 토큰까지도 입력으로 처리할 수 있다고 광고되고 있습니다. 하지만 현실에서 모델이 긴 입력을 효과적으로 활용하지 못한다는 사례가 속속 등장하고 있습니다. 이러한 현상은 단순한 기술적 한계를 넘어, 생성형 AI를 업무에 실제로 도입하고자 하는 기업과 사용자들에게 중요한 문제로 다가옵니다.

이 글에서는 LLM이 긴 입력에서 성능이 점진적으로 저하되는 '컨텍스트 로트(Context Rot)' 현상이 왜 발생하는지를 분석하고, 이를 극복하기 위한 실질적인 전략인 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'에 대해 자세히 설명합니다. 단순히 많은 텍스트를 넣는다고 해서 더 나은 결과가 나오지는 않습니다. 핵심은 관련성을 유지하면서 정보 밀도를 높이는 방법입니다.

컨텍스트 로트란 무엇인가?

'컨텍스트 로트'란 긴 입력을 처리하는 과정에서 LLM이 특정 정보를 잊거나 왜곡하거나, 혹은 중요하지 않은 정보에 집중하면서 성능이 저하되는 현상을 의미합니다. 이는 단순한 메모리 문제나 모델 구조의 한계가 아니라, LLM이 긴 문맥 속에서 의미 있는 정보를 선별해내는 능력이 제한적이라는 근본적 원인에서 비롯됩니다.

대표적인 벤치마크 중 하나인 '니들 인 더 헤이스택(Needle in the Haystack)' 테스트는 LLM이 긴 문서에서 특정 정보를 찾을 수 있는지를 확인하는 데 사용되지만, 실제 환경에서의 복잡한 문맥 처리 능력을 평가하기엔 한계가 있습니다. 이 벤치마크는 주로 명시적인 어휘 일치에 의존하기 때문에, 모델이 문장을 진정으로 이해하거나 추론하는 능력을 제대로 반영하지 못합니다.

실제 예시: 대화 기억력의 한계

예를 들어, 사용자가 이전 대화에서 특정 도시(예: 샌프란시스코)에 살고 있다고 언급했고, 나중에 "오늘 날씨 좋은데, 어디 가면 좋을까?"라고 질문했을 때, AI가 그 도시를 기억하고 적절한 야외 활동을 추천해야 합니다. 하지만 긴 대화 이력 전체를 프롬프트에 삽입했을 경우, 모델은 오히려 방해 요소에 주의를 빼앗기고 핵심 정보를 무시할 수 있습니다. 실제 실험 결과에 따르면, 해당 정보를 요약하여 전달했을 때 훨씬 더 높은 정확도를 기록했습니다.

왜 이런 현상이 발생하는가?

LLM은 모든 입력을 동일하게 처리하는 것이 아니라, 상대적으로 더 강한 연관성이나 강조가 있는 토큰에 집중하는 경향이 있습니다. 입력이 길어질수록 다음과 같은 문제가 발생합니다:

• 정보 밀도의 희석: 핵심 정보가 주변의 불필요한 정보에 파묻혀 모델의 주의에서 벗어납니다.

• 모호성 증가: 문맥이 길어질수록 유사하지만 정확하지 않은 표현들이 늘어나며, 모델은 혼란을 겪습니다.

• 방해 요소의 영향력 증가: 질문과 유사한 표현이 많아질수록, 정답이 아닌 선택지를 오답으로 인식할 가능성도 커집니다.

• 순차성 저하: 모델이 처리하는 컨텍스트가 길어질수록, 대화나 작업의 맥락을 시간 순서대로 추적하는 능력이 떨어집니다.

이러한 문제들은 단순히 모델의 사이즈를 키운다고 해결되지 않습니다. 따라서 LLM의 컨텍스트 활용 능력을 최대한으로 끌어내기 위해서는 입력 자체를 똑똑하게 구성해야 합니다.

컨텍스트 엔지니어링 전략: 구조화된 입력 최적화의 기술

'컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'은 LLM이 긴 문맥에서도 의미 있는 결과를 생성할 수 있도록 입력 데이터를 구조화하고 최적화하는 일련의 기법을 의미합니다. 이는 단순한 요약이나 프롬프트 삽입 이상의 전략을 요구하며, 실무 현장에서 LLM을 활용하고자 할 때 반드시 고려해야 할 영역입니다.

요약 전략 (Summarization)

다단계 에이전트나 복잡한 업무 이력을 처리할 때 유용한 방식입니다. 긴 대화나 작업 로그를 그대로 입력하지 않고, 핵심적인 내용을 추출해 요약본으로 대체함으로써 관련성 높은 정보 밀도를 유지할 수 있습니다. 요약은 단순한 텍스트 축소가 아니라, 문맥상 중요한 요소를 선별하여 재구성하는 작업이며, 프롬프트 설계와 함께 고려되어야 합니다.

검색 전략 (Retrieval)

문서, 정책, 코드 스니펫 등 반복적으로 활용되는 데이터는 모든 입력에 포함시키는 대신, 벡터 기반 검색 시스템에 저장하고 필요할 때마다 관련 정보만 동적으로 가져오는 방식이 효율적입니다. Wissly는 이러한 전략을 바탕으로 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조를 적용하고 있으며, 이를 통해 필요 없는 정보는 걸러내고, 정확한 응답을 위한 핵심 자료만 모델에 주입합니다.

전략 병합과 실험 기반 설계

요약과 검색은 서로 보완적인 전략입니다. 예를 들어, 검색된 문서를 요약하여 모델에 전달하면 더욱 압축적이고 효과적인 입력 구성이 가능합니다. 또한 어떤 전략이 가장 효과적인지는 응용 분야나 사용자 환경에 따라 달라질 수 있기 때문에, A/B 테스트, chunking 방법 변경, 메타데이터 활용 등 다양한 실험이 병행되어야 합니다.

Wissly는 어떻게 컨텍스트 로트를 해결하는가?

Wissly는 단순한 AI 인터페이스가 아니라, 컨텍스트 최적화를 위한 전략적 인프라입니다. 다음과 같은 기능을 통해 컨텍스트 로트 현상을 근본적으로 개선합니다:

• 벡터 기반 검색을 통한 문맥 정제: 전체 문서가 아닌, 질문에 가장 적합한 세그먼트만 선별하여 LLM에 전달합니다.

• 대화 기록 요약 기능 내장: 고객사 환경에 맞춰 대화 내역을 압축하고, 응답 품질을 향상시킵니다.

• 보안 환경을 위한 온프레미스 설치 지원: 민감한 데이터를 외부에 노출하지 않고도 고성능 AI를 도입할 수 있습니다.

• 프롬프트 템플릿 & 컨텍스트 구조화 지원: 산업별 요구사항에 따라 맞춤형 설정 가능

• 지속적인 실험과 피드백 루프: 성능 로그 분석, chunking 전략 조정 등을 통해 모델 응답 품질을 향상시킵니다.

마무리: 긴 입력이 곧 정답은 아니다

LLM이 처리할 수 있는 최대 토큰 수가 늘어났다고 해서, 그것이 곧 성능의 증가를 의미하지는 않습니다. 오히려 너무 많은 정보는 모델의 판단력을 흐리고, 정확한 응답을 방해할 수 있습니다. 이러한 환경에서는 '무엇을 얼마나 넣느냐'보다 '무엇을 어떻게 넣느냐'가 더 중요합니다.

Wissly는 이러한 문제를 해결하기 위해 태어난 플랫폼입니다. 단순한 연결을 넘어, 실질적인 컨텍스트 설계와 최적화를 제공합니다. 지금 바로 Wissly를 통해 AI 모델의 성능을 극대화하는 현실적인 컨텍스트 전략을 적용해 보십시오.