LLM 확률적 응답의 결정론적 검증을 위한 Parse-Validate-Classify 레이어 설계

Never trust an LLM's output directly. Here's the validation layer I put on every agent.

Penloom Studio2026년 7월 1일9분intermediate

AI 요약

Context

LLM의 Structured Output 기능만으로는 타입 일치 여부만 확인 가능하며 세부 Semantic Validation이 불가능한 한계 존재. 특히 edge case 발생 시 구조적 Hallucination으로 인한 Runtime Error가 빈번하여 시스템 안정성 저해.

Technical Solution

Raw Output과 비즈니스 로직 사이에 결정론적 검증 레이어를 배치한 3단계 파이프라인 설계
정규표현식을 통한 Markdown Code Fence 제거 및 JSON 추출 프로세스로 파싱 안정성 확보
Zod 라이브러리를 활용하여 타입 체크를 넘어선 Enum 범위, 숫자 구간(0~1) 등 세부 Semantic 제약 조건 강제
Discriminated Union 패턴의 AgentOutput 타입을 도입하여 호출부에서 에러 핸들링을 강제하는 타입 안정성 구현
검증 실패 시 단순 에러 반환이 아닌 failure reason을 분류하여 프롬프트 개선 및 재시도 전략에 활용하는 피드백 루프 구축

실천 포인트

- LLM 응답을 직접 참조하지 말고 반드시 전용 Validation Schema를 거치도록 설계 - JSON-valid와 Semantic-valid의 차이를 인지하고 비즈니스 도메인 제약 조건을 Schema에 정의 - 파싱 실패, 검증 실패, 빈 응답을 구분하는 에러 분류 체계 도입 - 검증 레이어의 실패 로그를 분석하여 프롬프트의 취약 지점을 파악하고 반복적으로 개선

태그

#Semantic Validation #Type Safety #LLM #Zod #Structured-Output

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