세 가지 방법으로 구조화된 출력을 생성하는 LLM 기술의 진화와 실무 적용

대규모 언어 모델(LLM)에서 구조화된 출력을 생성하는 기술은 인간이 아닌 소프트웨어 애플리케이션도 LLM의 지능을 활용할 수 있도록 하는 핵심 기반 기술입니다. 기존 챗 인터페이스는 자연어 기반의 비구조화된 응답을 생성하지만, 프로그램은 이를 직접 해석할 수 없기 때문에 구조화된 출력이 필요합니다. 주로 JSON이나 정규표현식(RegEx)을 활용해 출력 형식을 사전 정의하고, LLM이 이를 따르도록 유도합니다. 세 가지 주요 접근 방식이 있습니다. 첫째, OpenAI, Gemini 등 API 제공업체가 제공하는 구조화 출력 기능은 설정이 간단하지만, 특정 서비스에 종속되며 비용과 유연성 측면에서 제한이 있습니다. 둘째, 프롬프트 기반 기법은 모델에 구조를 명시하고 예시를 제공하지만, 출력이 형식에 어긋날 수 있어 파서를 통해 오류를 검출하고 재요청(리프롬프팅)이 필요합니다. 이는 비용이 누적되므로 재시도 횟수를 제한하는 전략이 필수적입니다. 대표 도구로는 instructor 라이브러리가 있으며, Pydantic 클래스 기반으로 간편하게 구현 가능합니다. 셋째, 제약 디코딩(Constrained Decoding)은 가장 효율적인 방법입니다. 이 기법은 RegEx로 정의된 스키마를 결정형 유한 오토마타(DFA)로 변환하고, 모델이 토큰을 생성할 때마다 유효한 다음 토큰만 허용하도록 로짓 값을 조정합니다. 결과적으로 구조화된 출력이 보장되며, 추가 재시도 없이 단일 추론으로 완성됩니다. outlines 라이브러리는 Pydantic 또는 RegEx 기반으로 간편하게 구현 가능하며, OpenAI, Anthropic, vLLM 등 다양한 모델과 호환됩니다. 결론적으로, 제약 디코딩은 비용 효율성과 신뢰성 면에서 가장 우수하며, 소프트웨어 통합에 적합한 최선의 선택입니다.