- LLM의 답변 일관성 부족 문제를 해결하고, 예측 가능한 구조화된 출력을 보장하기 위해 아웃풋 파서가 필요합니다. 🧩
- 아웃풋 파서는 AI 에이전트 설정에서 'require output format'을 활성화해야 사용할 수 있는 고급 기능입니다. ⚙️
- 주요 아웃풋 파서 유형은 'Structured Output Parser', 'Item List Output Parser', 'Auto-Fixing Output Parser' 세 가지이며, 특히 'Structured Output Parser'가 가장 중요하게 다뤄집니다. 📊
- 'Structured Output Parser'는 자연어 요청을 특정 형식(예: JSON)의 구조화된 데이터로 변환하여 API 연동 등에 필수적입니다. 🏗️
- 'Structured Output Parser'는 JSON 예시를 통해 구조를 학습시키는 방식(
generate from JSON example)과 속성 및 타입을 명시적으로 정의하는 방식(defined) 두 가지로 설정할 수 있습니다. 📝 - 시스템 프롬프트는 모델의 행동 지침을 제공하지만, 답변 형식의 일관성을 보장하지 않는 소프트 가이던스인 반면, 아웃풋 파서는 출력 형식을 강력하게 강제하는 하드 제약 조건입니다. 🛡️
- 'Item List Output Parser'는 단순히 나열된 목록이 아닌, 구조화된 항목 리스트(예: JSON 배열)를 생성할 때 유용합니다. 📋
- 'Auto-Fixing Output Parser'는 사용자 입력 오류나 모델 출력의 형식 불일치를 자동으로 수정하여 안정성을 높이는 역할을 합니다. 🛠️
- 아웃풋 파서의 핵심 활용 사례는 챗봇의 일관된 응답, 외부 API 연동, 그리고 작성자에 관계없이 대량의 문서(예: 회의록)를 균일한 포맷으로 표준화하는 것입니다. 📁
- 특히 대량의 문서를 처리하여 일관된 형식으로 정리해야 하는 공공기관이나 기업에서 아웃풋 파서의 활용 가치가 매우 높습니다. 🏢
Recommanded Videos
