Schema 검증을 넘어선 Domain Validation 기반의 LLM 신뢰성 확보 전략

Schema first, prompt second: valid JSON wasn't enough

Michael Truong2026년 6월 4일4분intermediate

AI 요약

Context

LLM의 structured output(JSON) 기능과 Zod 스키마 검증만으로는 도메인 규칙 준수를 보장할 수 없는 한계 발생. JSON 형식이 올바르더라도 게임 룰을 위반한 데이터(Hallucination 등)가 생성되는 'Valid JSON, Invalid Game' 문제 직면.

Technical Solution

JSON Schema와 별개로 도메인 불변성(Domain Invariants)을 검증하는 Deterministic Validator 계층 설계
Zod 파싱 후 Clue Echo, Off-board words 등을 강제로 제거하는 Sanitization 프로세스 도입을 통한 데이터 정제
단순 재시도가 아닌 구체적인 위반 사유(Error String)를 rejectionFeedback으로 전달하여 LLM의 자기 수정 유도
Confidence Threshold 기반의 후처리 필터링을 통해 임계치 미달 응답을 무효화하는 Product-level Guardrail 구축
Prompt Engineering에 의존하지 않고 순수 함수 기반의 검증 로직을 통해 결정론적 신뢰성 확보

실천 포인트

1. LLM 응답의 JSON Schema 검증과 비즈니스 로직 검증(Domain Validation)을 엄격히 분리했는가?

2. 프롬프트 수정 대신 코드로 해결 가능한 Sanitization 로직을 우선적으로 적용했는가?

3. Retry 요청 시 LLM이 구체적으로 무엇을 틀렸는지 인지할 수 있는 피드백 루프를 설계했는가?

4. 생성된 결과물이 비즈니스 임계치(Confidence Score)를 충족하는지 검증하는 최종 필터가 존재하는가?

태그

#Domain Validation #Guardrails #LLM #Sanitization #Structured-Output

원문 읽기