Telnyx AI Inference 기반 비정형 텍스트의 Structured JSON 변환 아키텍처

Context

지원 티켓 및 이메일 등 다양한 비정형 텍스트 내 유효 데이터 추출의 어려움 발생. 단순 요약 중심의 LLM 활용 방식은 소프트웨어 시스템의 데이터 검증 및 자동화 워크플로우 적용에 한계 존재.

Technical Solution

• OpenAI-compatible client 패턴을 통한 Telnyx AI Inference 통합 구조 설계
• 사용자 정의 스키마 정의를 통한 LLM 출력 형식의 엄격한 제어
• Flask 엔드포인트를 통한 비정형 텍스트 입력 및 필드 기반 추출 요청 처리
• 모델 출력값에 대한 외부 입력 취급 및 사전 Validation 단계 강제 적용
• Agent-readable 저장소 구조 설계를 통한 코딩 에이전트의 API 패턴 학습 최적화