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구조화된 llm 응답받기: Langchain Structured Output

그동안 블로그 쓸 겨를이 없었고,앞으로도 조오금 바쁠 것 같은데 괜히 글 하나 끄적이고 싶어서 몇 달 전에 다뤘던 내용에 대해 짧게 공유해 보겠습니다. 🔍 목차# 00. 배경 및 문제 상황# 01. with_structured_output()# 02. Tool Calling # 00. 배경 및 문제 상황 RAG 웹 애플리케이션 작업 중이었습니다.LLM 컴포넌트에서 생성한 응답을 백엔드에서 받아 비즈니스 로직을 처리하고 프론트엔드로 전달해 응답에 따른 맞춤 UI를 렌더링해야 하는 상황이었는데, 문제는 LLM이 생성해 주는 응답은 하나의 긴 문자열이라는 것이었습니다. few_shot 프롬프팅을 통해 LLM이 json 형태의 구조화된 응답을 강요한다고 하더라도 결국 응답을 전달받는 클라이언트 쪽에서 역직렬화..

LLM 2025.10.05
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llm json, N+1 발생원인, 트랜스포머 디코더, 트랜스포머 인코더, python, with_structured_output, 자바 Lock, N+1 해결, 파이스텔, langchain structured output, jvm 힙 스택, structured output, xorshift, 자바 락, EAGER 로딩 join, base62, 고유한인코딩, Syncrhonized, 선형식, LLM,

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