LLM으로 JSON 출력 구조화: Deserialization 오류 방지 및 안정적인 데이터 추출

핵심 기술: 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 문서에서 정보를 추출하고, 추출된 데이터를 C# 애플리케이션에서 안정적으로 사용하기 위해 JSON 형식으로 반환받아 역직렬화(deserialization)하는 과정에서 발생하는 구조적 불일치 문제를 해결하는 방법론을 제시합니다.

기술적 세부사항:
* 초기 구현: LLM의 응답을 JSON 문자열로 받아 C# 객체로 역직렬화 시도. 모델의 '환각(hallucination)'으로 인한 속성 누락 또는 타입 불일치로 역직렬화 실패 문제 발생.
* JSON 모드 활용: ChatResponseFormat.CreateJsonObjectFormat()을 사용하여 JSON 응답을 강제하고, 프롬프트에 JSON 생성을 명시하며, 예시 JSON을 AssistantChatMessage에 포함시키는 방법 설명.
* 구조화된 출력 (Structured Outputs): 최신 모델에서 지원하는 기능으로, JSON 모드보다 발전하여 특정 스키마를 강제. CreateJsonSchemaFormat()과 NJsonSchema NuGet 패키지를 활용하여 JSON 스키마를 정의하고 모델에 전달.
* Semantic Kernel 활용: Semantic Kernel 라이브러리를 사용하여 typeof(OutputModel)을 OpenAIPromptExecutionSettings에 전달함으로써 JSON 스키마 생성을 자동화하는 방식 소개.
* 수동 방식 (Fallback): 구조화된 출력을 지원하지 않는 모델의 경우, 커스텀 JsonConverter를 구현하여 속성별로 개별 검증 및 역직렬화. 부분적인 데이터 손실은 허용하되, 전체 실패를 방지하는 전략.

개발 임팩트: LLM 응답의 신뢰성을 높여 데이터 추출 과정의 오류를 최소화하고, 애플리케이션의 안정성을 향상시킵니다. 다양한 LLM 모델 및 라이브러리(Azure OpenAI, Semantic Kernel)에 적용 가능한 패턴을 제시하여 개발 생산성을 높일 수 있습니다.

톤앤매너: LLM API 연동 및 데이터 처리 시 겪을 수 있는 실질적인 문제점을 명확히 짚고, 이를 해결하기 위한 다양한 기술적 접근 방식을 단계별로 상세히 설명하여 개발자들에게 실질적인 도움을 주는 전문적인 톤을 유지합니다.