Pydantic을 활용한 LLM 출력 구조화 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

- 대상자: LLM과 Pydantic을 사용하는 개발자, 데이터 과정에서 구조화된 출력이 필요한 엔지니어

- 난이도: 중간 (Python, Pydantic, LLM 기초 지식 필요)

핵심 요약

• Pydantic을 활용한 런타임 데이터 검증 : BaseModel을 사용해 JSON 스키마 기반의 데이터 검증을 자동화 (예: Person 모델)
• LLM의 구조화된 출력 생성 : MistralAI 등 LLM이 JSON 스키마를 지원하는 response_format={"type": "json_object"} 사용
• 자동 재시도 메커니즘 : 검증 실패 시 system_message와 prompt를 개선해 최대 10회까지 재시도

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의 및 해결 방안

• LLM의 출력 문제: CSV 등 비정형 데이터 입력 시 필드 누락, 타입 오류 등 발생
• Pydantic의 역할: BaseModel을 통해 정의한 스키마에 맞는 데이터만 허용 (예: Person(name: str, age: int, email: str))
• MistralAI 연동: Mistral API를 사용해 JSON 형식으로 출력 생성

2. Pydantic의 핵심 기능

• 런타임 타입 체크: ValidationError 발생 시 상세한 오류 메시지 제공
• 자동 파싱/직렬화: JSON, 딕셔너리 등으로부터 자동 변환 (예: json.loads(response) 후 Person(**item))
• 타입 힌트 통합: BaseModel 정의 시 str, int 등 Python 내장 타입 사용 가능

3. 구조화된 출력의 중요성

• 데이터 일관성: 예측 가능한 형식으로 인해 DB, API 등과의 통합이 용이
• 보안 강화: 주입 공격, 데이터 손상 등의 위험 감소
• 자동화 가능성: 오류 처리 로직 최소화, 대규모 시스템 확장성 향상

4. 구현 예제

• CSV → JSON 변환 흐름:

1. example_incomplete.csv 파일 읽기
2. Person.model_json_schema()로 스키마 정의
3. Mistral API를 통해 JSON 배열 생성 (예: call_mistral_json_mode(prompt))
4. json.loads(response)로 파싱 후 Person 모델 검증

• 재시도 로직:

- max_attempts = 10로 설정

- system_message에 "데이터 누락 시 추론" 지시 포함 (예: infer reasonable values)

결론

• 핵심 팁: Pydantic을 통해 LLM 출력의 데이터 무결성을 보장하고, response_format과 retry 메커니즘을 결합해 실무에서의 신뢰성 향상
• 구현 예시: Person 모델 정의, Mistral API 호출, json.loads + BaseModel 검증, while 반복을 통한 재시도 로직 적용
• 결론: 구조화된 출력은 AI 시스템의 안정성과 확장성을 극대화하는 핵심 전략이다.