LLM 툴 호출 시 인자 유효성 검사(Validation) 패턴

요약

최근 LLM 개발자 커뮤니티에서는 도구 호출 시 인자(arguments)에 대한 유효성 검사 필요성이 대두되고 있습니다. 기존 방식은 json.loads를 통해 인자를 파싱한 뒤 곧바로 함수를 실행하여, 모델이 잘못된 형식의 인자를 보낼 경우 함수 내부에서 오류가 발생하고 모델이 이를 해결하지 못하는 문제가 있습니다. 이를 방지하기 위해 모델에 제공한 JSON Schema를 기반으로 인자를 검증하는 과정이 필수적입니다. 검증 실패 시 단순히 오류를 던지는 대신, 발생한 구체적인 유효성 오류 내용을 모델에게 도구 실행 결과로 반환해야 합니다. 이렇게 하면 모델이 어떤 부분이 잘못되었는지 파악하고 스스로 호출을 수정하여 복구할 수 있습니다.

AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.