구조화 출력
용어 이름 복사
AI 개념약 1분 읽기
LLM의 응답을 JSON 같은 정해진 스키마 형식에 맞춰 반환하도록 강제해 시스템 연동을 쉽게 하는 기능입니다.
다른 이름
Structured OutputStructured OutputsJSON 모드JSON Mode
상세 설명
구조화 출력(Structured Output)은 LLM의 응답을 자유 문장이 아니라 JSON처럼 미리 정한 스키마 형식에 맞춰 반환하도록 강제하는 기능입니다. 모델 출력을 다른 프로그램이 바로 받아 처리해야 할 때, 형식이 매번 흔들리면 파싱이 깨지는데 이를 막아 줍니다. 지정한 필드·자료형·필수 여부를 지키도록 보장하는 방식(JSON Schema 기반)이 대표적이며, 함수 호출(Function Calling)과 함께 AI 에이전트·자동화 파이프라인의 신뢰성을 떠받칩니다. OpenAI·Google 등 주요 제공업체가 지원하며, 데이터 추출·분류·폼 채우기처럼 결과를 시스템에 연결하는 작업에서 특히 유용합니다.
도구 선택에서 중요한 이유
LLM 결과를 다른 시스템에 자동으로 넘기려면 출력 형식이 일정해야 합니다. 구조화 출력을 지원하지 않으면 가끔 형식이 어긋나 자동화가 깨집니다. 도구가 JSON 스키마로 출력을 강제할 수 있는지, 필수 필드·자료형을 보장하는지가 안정적인 연동의 관건입니다.
도구를 고를 때 확인할 점
- JSON 스키마로 출력 형식을 강제할 수 있는가
- 필수 필드와 자료형 준수를 보장하는가
- 함수 호출(Function Calling)과 함께 쓸 수 있는가
- 형식 위반 시 재시도·검증 수단을 제공하는가
실제 적용 예시
이력서 더미에서 이름·경력연수·기술스택을 뽑아 데이터베이스에 넣는 작업에서, 구조화 출력으로 {name, years, skills[]} 형식을 강제하면 모델이 매번 같은 형식으로 답합니다. 덕분에 결과를 곧바로 저장 코드에 연결할 수 있어 자동화가 안정적으로 돌아갑니다.
관련 용어
Function Calling
LLM이 사용자의 요청을 해석해 미리 등록된 외부 함수나 API를 골라 호출하도록 연결하는 기능입니다.
LLM수십억 개 이상의 매개변수를 통해 방대한 데이터를 학습한 인공지능 모델입니다. 자연어 이해와 생성뿐만 아니라 복잡한 추론, 요약, 코드 작성 등 다양한 지적 작업을 수행하며 현대 생성형 AI 서비스의 핵심 엔진 역할...
AI 에이전트자율적으로 목표를 설정하고, 도구(API, 웹 등)를 사용해 복잡한 과업을 수행하는 지능형 시스템입니다. 단순히 답변을 생성하는 수준을 넘어 추론(Reasoning), 계획(Planning), 실행(Execution...