LLM 환각과 직렬화 실패를 원천 차단하는 구조화된 출력(Structured Outputs): 문법 제약 디코딩과 Pydantic 설계
대규모 언어 모델(LLM)을 사내 백엔드 시스템, 데이터 추출 파이프라인, 마이크로서비스 아키텍처에 연동할 때 엔지니어가 가장 빈번하게 마주하는 기술적 난제는 출력 포맷의 불안정성입니다. 프롬프트에 “반드시 JSON 형식으로만 응답하라”고 아무리 강조해도, 모델은 불필요한 서두 인사말(Markdown 코드 블록 따옴표 등)을 포함하거나, 콤마 누락, 필드명 오타, 닫히지 않은 괄호 등 유효하지 않은 JSON을 반환하여 시스템 파서의 JSONDecodeError를 유발하곤 합니다….