Cursor AI 비용 78% 절감 및 전체 코드베이스 인덱싱 최적화 방법
단순한 벡터 검색 기반의 RAG를 넘어 정보 이론과 최적화 알고리즘으로 AI 컨텍스트를 재구성하여, API 비용은 78% 줄이면서도 AI가 전체 코드베이스를 이해하게 만든 기술적 여정을 다룹니다. Cursor는 왜 내 코드의 절반도 이해하지 못할까 AI 코드 어시스턴트를 사용하다 보면 분명히 존재하는 함수나 설정 파일인데도 AI가 모른다고 답하거나 엉뚱한 코드를 제안하는 상황을 자주 마주합니다. 이는 현재 대부분의 도구가 사용하는 컨텍스트 주입 방식의 한계 때문입니다. 보통 사용자가 질문을 던지면 질문과 가장 유사한 파일 몇 개를 벡터 검색(Vector Search)으로 찾아내고, 이를 대형 언어 모델(LLM)의 컨텍스트 윈도우(Context Window)에 채워 넣습니다. ...