[RPA+AI 뉴스레터] ✨ LLM 활용 전략의 진화: 프롬프트에서 '컨텍스트 엔지니어링'으로!

님, 컨텍스트 엔지니어링, TSFM, APA까지… 실전 전략을 지금 확인하세요

2025. 7. 9.

2025.07 | 구독하기 | 지난 뉴스레터보기

🌿 생성형 AI, 이젠 ‘질문’뿐만 아니라 ‘맥락’을 설계할 때입니다

안녕하세요, 님
지능형 자동화 전문기업 레인보우브레인입니다.

무더위가 시작된 7월, 생성형 AI의 진화도 그만큼 뜨겁게 이어지고 있습니다. 이제는 “무엇을 묻느냐”보다 “AI가 어떤 맥락에서 사고하도록 만들 것인가”가 더 중요한 질문이 되었죠. 단순히 질문을 잘 던지는 것만으로는 부족합니다. 이제는 AI가 정확한 문맥 속에서 판단하고 응답할 수 있도록 만드는 설계력, 바로 ‘컨텍스트 엔지니어링’이 필요한 시점입니다.

이번 7월호 RPA+AI 뉴스레터에서는,
📌 LLM 활용 방식의 진화 – 프롬프트를 넘어 컨텍스트를 설계하는 시대
📌 TSFM – 숫자의 흐름까지 예측하는 시계열 파운데이션 모델
📌 RPA 이후의 진화 – Agentic Process Automation이 이끄는 자율기업 전략
📌 오토메이션애니웨어 IMAGINE 2025 – 미션 크리티컬 업무까지 자동화하는 차세대 APA 구조
📌 유레카RAG 사례집 – 보험·제조·에너지 산업에서 증명된 생성형 AI 도입 사례

💡 생성형 AI와 자동화 기술이 비즈니스의 본질에 자연스럽게 녹아드는 시기.

지금, 레인보우브레인과 함께 변화의 흐름을 읽고, 실질적인 전략을 설계해보세요.

IT Trends
프롬프트 엔지니어링을 넘어, 컨텍스트 엔지니어링 시대가 온다

📢 LLM 활용 방식의 진화, 이제는 ‘맥락’을 설계할 차례입니다
프롬프트 엔지니어링 열풍 이후, 이제 생성형 AI는 더 이상 단순한 질문에 반응하는 수준을 넘어서고 있습니다. 이제 중요한 건 "무엇을 어떻게 물어볼 것인가"가 아니라, "LLM이 어떤 맥락에서 사고하고 작동할 수 있게 할 것인가"입니다.

💡 지금 주목해야 할 변화

프롬프트만으로는 복잡한 업무 흐름 설계에 한계
LLM의 장·단기 메모리와 과거 이력, 외부 API 응답까지 통합하는 ‘컨텍스트 엔지니어링’이 대세로
RAG·MCP·LangChain 등 생태계 기반 기술의 활용도 급증
단일 명령어 입력 → 복합 워크플로우 설계로 중심 이동

🔎 핵심은 ‘질문’이 아닌 ‘설정’입니다

프롬프트는 이제 컨텍스트를 구성하는 하나의 부품일 뿐. 모델이 어떤 정보를 언제, 어떻게 보도록 설계하느냐가 AI 응답의 품질을 좌우합니다. 이제는 ‘질문을 잘 던지는 사람’보다, ‘맥락을 잘 짜는 사람’이 AI를 지배합니다.

👉 프롬프트 엔지니어링을 넘어, 컨텍스트 엔지니어링이 왜 중요한지 지금 확인해보세요.

TechSpeak

📈 GPT가 문장을 예측했다면,

TSFM은 숫자를 예측합니다

매출, 수요, 전력처럼 시간에 따라 변하는 숫자들.
이제는 GPT처럼 사전학습된 AI가 숫자의 흐름까지 예측합니다. TSFM은 시계열 데이터를 다루는 범용 예측 AI입니다.

✅ 기존 ARIMA/LSTM 방식의 예측 한계를 넘는 TSFM 구조
✅ 레인보우브레인의 VPP 플랫폼 도입 사례 및 예측 정확도 향상

GPT가 ‘다음 문장’을 예측했다면, TSFM은 ‘다음 숫자’를 예측합니다. 지금 새로운 예측 AI의 방향을 확인해보세요.

RPA
🤖 업무자동화, 이제는 '실행까지'
맡기는 시대입니다

단순 반복 업무만 처리하던 RPA의 시대는 지났습니다. 이제는 AI가 업무를 이해하고, 판단하고, 실행하는 APA(Agentic Process Automation) 중심의 자율기업으로 진화하고 있습니다.

생산, 금융, 의료 등 다양한 산업에서는
AI 에이전트를 활용해 프로세스 전체를 자동화하고,
사람은 전략과 창의적 의사결정에 집중하는 구조로 빠르게 전환 중입니다.

🔎 RPA 이후의 자동화 전략을 고민하고 계신가요?
지금, 자율기업과 APA가 바꾸는 실제 변화와 기술 구조를 확인해보세요.