Regex 한계를 극복한 AI Agent 기반 Structured Data Extraction 설계

I spent a week on regex before realizing AI agent was the answer for data extraction

zhongqiyue2026년 6월 3일7분intermediate

AI 요약

Context

비정형 이메일 텍스트에서 날짜, 금액, 인명 등 핵심 데이터를 추출하는 내부 툴 개발 과정에서 Regex의 취약한 패턴 매칭과 NLP 모델의 낮은 유연성으로 인한 데이터 누락 발생. 정형화되지 않은 자연어 입력값에 대응하기 위한 고가용성 추출 아키텍처 필요성 대두.

Technical Solution

Pydantic 모델을 활용한 엄격한 Output Schema 정의로 데이터 타입 안정성 확보
LLM의 Function Calling 기능을 통한 비정형 텍스트의 JSON 구조화 자동화
System Prompt 내 상대 날짜(Relative Date) 기준점 설정을 통한 절대 날짜 변환 로직 구현
Schema 변경 시 코드 수정 없이 프롬프트와 모델 정의만으로 대응하는 유연한 설계 채택
정밀도 향상을 위해 GPT-4-1106-preview 모델 기반의 고밀도 컨텍스트 분석 적용

실천 포인트

- 정형 패턴이 없는 비정형 데이터 추출 시 Regex 대신 LLM의 Function Calling 우선 검토 - LLM 출력의 불확실성을 제거하기 위해 Pydantic 등을 활용한 Schema Validation 레이어 구축 - 비용 및 지연 시간 최적화를 위해 고정 패턴은 Regex로, 모호한 패턴은 LLM으로 처리하는 Hybrid 접근법 적용 - 환각 현상 방지를 위해 데이터 부재 시 null을 반환하도록 명시적인 System Prompt 설계

태그

#Structured Data Extraction #Function Calling #Prompt Engineering #Pydantic #LLM

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