구조화된 출력의 중요성과 구현 방식

AI 모델의 구조화된 출력이란 무엇인가?

인공지능 응용 프로그램에서 구조화된 출력이란 사전에 정의된 형식에 맞춰 생성된 응답을 의미합니다. 이는 주로 금융, 의료, 전자상거래와 같은 업계에서 일관성, 검증, 그리고 원활한 시스템 통합이 요구될 때 필요합니다. 구조화된 출력은 일관성이 중요한 비즈니스 환경에서 정확한 데이터 교환, 자동화된 의사 결정 및 종단 간 워크플로우를 가능하게 합니다.

구조화된 출력이 비즈니스에 미치는 가치

구조화된 출력은 계산 오류 감소, 운영 위험 감소, 그리고 투자 대비 수익률(ROI)을 높이는 데 직접적인 가치를 제공합니다. 이러한 출력 형식은 금융 보고, 의료 운영, 전자상거래 물류 및 기업 워크플로우 자동화 등에서 높은 가치를 창출합니다.

• 금융 서비스: 구조화된 출력은 정확한 보고, 감사, 규제 준수를 가능케 하며, 거래 데이터, 위험 평가, 포트폴리오 분석에서 필수적입니다.

• 의료 및 임상 운영: 규제 준수를 위한 필수 데이터 검증으로 환자 데이터의 정확한 입력을 보장하여 의료 사고를 예방합니다.

• 전자상거래와 물류: 주소 검증, 결제 확인 및 주문 속성 일관성을 통해 배송 실패 및 사기 거래를 감소시킵니다.

.txt Outlines를 활용한 구조화된 출력

텍스트 생성 시의 구조화된 출력을 구현하기 위한 실용적인 사례로는 .txt Outlines의 활용이 있습니다. AWS의 Amazon SageMaker와 통합된 이 도구는 고정적인 출력 형식을 보장하여 생산성 환경에서 신뢰성을 높입니다.

구조화된 출력의 구현은 주어진 규칙과 요구 사항을 준수하는 여부를 확인하는 검증 과정이 핵심입니다. Outlines는 생성 시간 검증을 통해 이 과정을 실시간으로 수행하며, 여러 제약을 통해 신뢰성 있는 출력을 보장합니다.

Outlines의 작동 방식

Outlines는 주로 세 가지 기법으로 제약을 enforce합니다:

• 문법 컴파일: 스키마를 토큰 마스크로 변환하여 모델이 선택할 수 있는 항목을 제어합니다.
• 용어 트리: 빔 검색(during beam search) 시 잘못된 경로를 제거하여 구조적 유효성을 유지합니다.
• 샘플링 제어: 유한 상태 기계를 사용해 유효한 토큰 선택을 보장합니다.

결론

구조화된 출력을 통해 AI는 단순한 텍스트 생성 도구에서 벗어나, 예측 가능성, 감사 가능성, 시스템 간 상호 운영성을 구비한 비즈니스 인프라로 발전합니다. AWS 생태계 내에서 LLMs의 사용을 통해 더욱 효율적이고 확장 가능한 자동화를 구현할 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/generate-structured-output-from-llms-with-dottxt-outlines-in-aws/