# Structured Output Parser Structured Output Parser 노드는 LLM의 응답을 사용자가 정의한 JSON 구조에 맞춰 자동 파싱하는 출력 파서입니다. 사전 정의된 스키마에 따라 일관된 출력 구조를 확보할 수 있으며, 형식 오류 시에는 자동 수정 기능도 제공합니다. *** ### 주요 기능 * 응답을 미리 지정한 JSON 스키마에 따라 구조화 * `Property`, `Type`, `Description` 기반으로 명확한 출력 포맷 제어 * `Autofix` 기능을 통해 형식 오류 발생 시 모델을 재호출하여 수정 가능 * 후속 파이프라인 연결 시 데이터 정합성 확보에 유리

WindyFlo Structured Output Parser Parameters

### 입력값 (Inputs) | 항목 | 설명 | 필수 여부 | | ------- | -------------------------------------------------- | ----- | | Autofix | 첫 호출 결과가 JSON 구조와 일치하지 않을 경우, 모델을 한 번 더 호출해 오류를 수정 | 선택 | *** ### 파라미터 (Parameters) | 항목 | 설명 | | -------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | JSON Structure |

파싱 결과가 따라야 할 JSON 스키마 (속성명, 타입, 설명 포함)
예: answer, source 등의 필드 정의 가능

| *** ### 출력값 (Outputs) | 출력 항목 | 설명 | | ---------------------- | -------------------------- | | StructuredOutputParser | 정의된 스키마에 맞춰 파싱된 JSON 객체 반환 | *** ### 활용 예시 * RAG 응답 결과를 `answer`, `source`, `confidence` 등으로 정리하여 출력 * 다양한 질문 유형에 대해 구조화된 응답 형식 확보 (예: {"question": ..., "answer": ...}) * 문서 요약, 정책 분류, 상품 정보 추출 등에서 정형 데이터 추출 처리 * 후속 파이프라인에서 조건 분기, 저장, 시각화 등에 활용할 수 있는 구조화된 데이터 생성 *** ### 사용 팁 * 프롬프트에 JSON 형식을 예시로 명확히 지정하면 정확한 파싱 결과를 얻을 수 있습니다. * 속성 설명은 간단하고 명확하게 작성할수록 LLM이 정확히 따를 가능성이 높습니다. * `Autofix`는 출력 구조가 불안정하거나 잘못된 JSON 포맷이 자주 발생하는 경우 유용합니다. * JSON Structure에서 필드 순서는 출력에도 영향을 줄 수 있으므로 설계 단계에서 일관성 유지가 중요합니다. *** ### 주의사항 * Autofix를 활성화할 경우, 모델을 재호출하게 되어 추가 비용이 발생할 수 있습니다. * JSON 구조가 지나치게 복잡하거나 중첩된 경우 파싱 실패 확률이 증가합니다. * 필드 이름과 설명이 일관되지 않으면 잘못된 JSON이 출력될 수 있습니다. * 출력 구조에 맞지 않는 응답이 반복되면 파싱 실패 또는 무시될 수 있습니다.