ITPE * JackerLab

개요JSON-Constrained Decoding은 대규모 언어모델(LLM)이 자유 텍스트 대신 사전에 정의된 JSON 스키마 구조에 맞춰 출력을 생성하도록 강제하는 디코딩 기법이다. 기존 프롬프트 기반 JSON 출력은 형식 오류, 중괄호 누락, 타입 불일치 등의 문제가 빈번했으며, 이는 프로덕션 환경에서 파싱 오류와 시스템 장애로 이어질 수 있다.이에 따라 Structured Output, Function Calling, Grammar-based Decoding, Schema-aware Decoding 등 다양한 방식이 등장했으며, JSON-Constrained Decoding은 토큰 생성 단계에서 문법·스키마 제약을 적용하여 구조적 유효성을 보장하는 접근 방식이다.1. 개념 및 정의JSON-Const..

개요Function-Calling LLM은 자연어 입력을 기반으로 외부 함수(function)를 구조화된 형태로 호출할 수 있도록 설계된 언어 모델 프레임워크입니다. 단순 텍스트 응답을 넘어, 계산, 검색, 예약, 번역, IoT 제어 등 다양한 기능을 API 형태로 실시간 실행하며, 사용자 요구를 코드화하여 기능적 응답을 수행합니다. OpenAI, Google, Anthropic 등 주요 기업들이 API-first LLM 전략으로 Function-Calling을 도입하고 있으며, 차세대 AI 시스템의 핵심 요소로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 설명 정의LLM이 자연어 지시에 따라 함수 정의 스펙에 맞게 JSON 형식 등으로 인자(argument)를 자동 생성하고 호출하는 방식목적LLM이 외..