Context Injection 4장 카드뉴스

AI 활용 분야에서 쓰이는 용어로, 사용자가 입력하는 일반 프롬프트 안에 LLM이 답할 때 참고할 사내 자료·실시간 데이터·문서 조각을 함께 끼워 넣어 답변 정확도를 끌어올리는 방식입니다.

Context Injection은 LLM에게 질문을 던질 때, '이 자료 보고 답해'라며 필요한 문서·데이터를 함께 던져 주는 방식이에요. 모델은 학습 시점 이후의 일이나 사내 매뉴얼은 알지 못하기 때문에, 매번 그 자료를 프롬프트 안에 직접 실어 보내야 정확한 답이 돌아옵니다. 조별 과제 발표 직전에 팀원에게 '이 PDF만 읽고 들어와'라고 핵심 자료를 손에 쥐여 주는 것과 비슷해요. 사내 문서 챗봇, 코드 리뷰 보조, 고객 응대 봇처럼 모델이 모르는 사실을 답해야 하는 작업에서는 가장 먼저 손대는 기본 설정입니다.

**케이스 1: Lewis et al. (Facebook AI, 2020) — RAG 논문이 정한 외부 지식 주입 표준** NeurIPS 2020에 발표된 'Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks' 논문은 외부 검색기로 문서를 가져와 생성 모델 입력에 합치는 구조를 제안했습니다[1]. 같은 시점의 파라미터 전용(se