Grammar(문법 기반 제약 생성)
개요
Grammar 기반 생성은 대규모 언어모델(LLM)의 출력이 특정 형식 언어(Formal Language) 규칙을 따르도록 강제하는 제약 디코딩(Constrained Decoding) 기법이다. 단순한 프롬프트 지시를 넘어, 토큰 생성 단계에서 문맥 자유 문법(CFG), 정규식(Regex), PEG(Parser Expression Grammar) 등 형식 문법을 적용하여 출력 구조를 통제한다.
최근 생성형 AI가 API 응답, 코드 생성, 데이터 추출, 에이전트 툴 호출 등 구조화된 출력을 요구하는 환경에 통합되면서 Grammar 기반 제어는 JSON-Constrained Decoding, Structured Output, Function Calling과 함께 핵심 기술로 부상하고 있다.
1. 개념 및 정의
Grammar는 형식 언어 이론(Formal Language Theory)에 기반한 규칙 집합으로, 특정 언어에서 허용 가능한 문자열의 집합을 정의한다. LLM 제약 생성에서 Grammar는 모델이 생성할 수 있는 토큰 후보를 문법 규칙에 부합하는 범위로 제한하는 역할을 수행한다.
이는 모델의 확률 분포를 그대로 따르되, 유효한 토큰 집합만 허용하는 방식으로 동작한다.
2. 특징
| 구분 | Grammar 기반 생성 특징 | 프롬프트 기반 제어 대비 차별점 |
| 구조 강제 | 문법 위반 출력 차단 | 텍스트 지시 의존 제거 |
| 토큰 필터링 | 유효 토큰 집합 제한 | 사후 검증 필요 감소 |
| 형식 언어 적용 | CFG·PEG·Regex 지원 | 자연어 지시와 구분 |
Grammar 제어는 모델 출력의 결정성(Determinism)과 예측 가능성을 향상시킨다.
3. 구성 요소
| 구성 요소 | 설명 | 주요 기능 |
| Grammar Definition | 형식 문법 정의 | 생성 규칙 명시 |
| Token Validator | 토큰 유효성 검사 | 허용 후보 필터링 |
| Decoder Controller | 생성 흐름 제어 | 문맥 기반 규칙 적용 |
일부 구현은 LL(1), LR 파서 구조 또는 Earley Parser 기반 검증 알고리즘을 사용한다.
4. 기술 요소
| 기술 영역 | 세부 기술 | 설명 |
| CFG 기반 제어 | Context-Free Grammar | 계층 구조 표현 |
| Regex 제약 | 정규식 패턴 매칭 | 문자열 형식 제한 |
| PEG | Parsing Expression Grammar | 우선순위 기반 문법 처리 |
최근 LLM API 및 오픈소스 프레임워크는 Grammar 기반 디코딩 옵션을 제공하여 코드·JSON·SQL·DSL 생성의 안정성을 강화하고 있다.
5. 장점 및 이점
| 항목 | 기대 효과 | 적용 사례 |
| 출력 신뢰성 | 문법 오류 제거 | 코드 생성 API |
| 자동화 안정성 | 파싱 오류 감소 | AI 워크플로우 |
| 보안 강화 | 의도치 않은 토큰 차단 | 안전한 DSL 실행 |
Grammar 기반 생성은 특히 프로덕션 환경에서 LLM을 안정적으로 운영하는 데 필수적인 기술로 평가된다.
6. 주요 활용 사례 및 고려사항
| 활용 사례 | 적용 환경 | 고려사항 |
| 코드 생성 | IDE 통합 AI | 문법 복잡도 관리 |
| SQL 생성 | 데이터 분석 플랫폼 | 인젝션 위험 통제 |
| DSL 생성 | 자동화 시스템 | 성능 오버헤드 고려 |
도입 시 문법 복잡도 증가에 따른 디코딩 성능 영향, 중첩 구조 처리 비용, 모델 지원 범위를 고려해야 한다.
7. 결론
Grammar 기반 제약 생성은 LLM의 자유 생성 특성을 통제 가능한 구조 생성으로 전환하는 핵심 기술이다. 형식 언어 이론과 결합하여 출력의 안정성·신뢰성·예측 가능성을 확보하며, 생성형 AI의 프로덕션 통합을 가속화하는 기반 기술로 자리잡고 있다.