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LLM 출력 샌드박싱을 위한 Lisp DSL 활용 사례

LLM이 생성한 코드를 안전하게 실행하기 위해 JSON이나 Raw JS 대신 Lisp 기반 DSL을 도입한 구조적 접근법입니다.

요약

브라우저 내에서 직접 실행 가능한 소형 앱 생성과 배포를 위해 LLM 출력 구조화 방식을 연구한 결과가 공유되었습니다. 작성자는 Tool Calling, JSON UI Tree, Raw JavaScript 등 4가지 실행 형식을 평가했습니다. 기존 방식들은 LLM 호출 의존성, 복잡한 로직 구현의 어려움, 보안 취약점 등의 한계가 있었습니다. 이에 대한 대안으로 Lisp 기반의 S-expression DSL을 도입하여 필요한 기능만 선택적으로 추가하는 방식을 제안했습니다. 이를 통해 샌드박스 환경에서 안전하고 재현 가능한 앱 실행 환경을 구축할 수 있습니다.

AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.

원문 제목 Using a Lisp DSL to sandbox AI output

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