AI Prompt Engineering · 강의

프롬프트의 JSON 스키마

출력 형식 제한

레슨 2/413개 단계

프롬프트의 JSON 스키마은(는) CoddyKit의 무료 AI Prompt Engineering 강의입니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 AI Prompt Engineering 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. AI Prompt Engineering 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

출력 계약으로서의 스키마

JSON 스키마는 유효한 출력의 형태를 선언적으로 설명합니다. 여기에는 형식, 필수 키, 값 제약 조건 및 중첩 구조가 포함됩니다. 구조화된 출력 API에 전달하면 엄격한 계약이 되고, 프롬프트에 삽입하면 강력한 지침이 됩니다.

스키마 작성 능력을 숙달하는 것이 구조화된 생성의 핵심 기술입니다.

엄격 플래그가 모든 것을 바꿉니다

엄격 모드에서는 제공업체가 모든 속성을 required에 나열하고 additionalProperties를 false로 설정하도록 요구합니다. 선택적 필드는 생략하는 것이 아니라 null과의 합집합으로 표현합니다.

{
  'type': 'object',
  'properties': {
    'name': {'type': 'string'},
    'nickname': {'type': ['string', 'null']}
  },
  'required': ['name', 'nickname'],
  'additionalProperties': False
}

스칼라 값 제한

후처리 대신 스키마에 검증을 넣으십시오.

enum은 고정된 선택지에 사용합니다.
minimum/maximum은 숫자 범위에 사용합니다.
pattern은 정규식으로 검증하는 문자열에 사용합니다.
format은 date-time이나 email과 같은 힌트를 제공합니다.

{
  'rating': {'type': 'integer', 'minimum': 1, 'maximum': 5},
  'sku': {'type': 'string', 'pattern': '^[A-Z]{3}-[0-9]{4}$'},
  'created': {'type': 'string', 'format': 'date-time'}
}

배열과 튜플

동종 배열에는 items를 사용하고, 길이를 제한하려면 minItems/maxItems를 추가하십시오. 위치 기반 튜플에는 prefixItems를 통해 스키마 배열을 제공하십시오.

{
  'tags': {
    'type': 'array',
    'items': {'type': 'string'},
    'minItems': 1,
    'maxItems': 5
  }
}

oneOf를 사용한 판별 합집합

판별 필드와 함께 oneOf를 사용하여 다형적 결과를 모델링하십시오. 모델은 정확히 하나의 분기를 선택하고, 역직렬화기는 태그에 따라 전환합니다.

{
  'oneOf': [
    {'type': 'object', 'properties': {
        'kind': {'const': 'email'},
        'address': {'type': 'string', 'format': 'email'}},
     'required': ['kind', 'address']},
    {'type': 'object', 'properties': {
        'kind': {'const': 'phone'},
        'number': {'type': 'string'}},
     'required': ['kind', 'number']}
  ]
}

타입에서 스키마 생성

스키마를 손으로 작성하면 오류가 발생하기 쉽습니다. 타입이 지정된 모델에서 스키마를 파생하여 스키마와 코드가 서로 어긋나지 않도록 하십시오.

from pydantic import BaseModel

class Invoice(BaseModel):
    total: float
    currency: str
    paid: bool

schema = Invoice.model_json_schema()
# pass schema directly to response_format

설명도 프롬프트입니다

스키마의 모든 description은 모델이 읽습니다. 설명을 단순히 필드를 문서화하는 데 그치지 말고 의미를 유도하는 데 사용하십시오.

예를 들어 'ISO-3166 알파-2 국가 코드, 대문자'와 같은 설명은 필드 정확도를 의미 있게 향상합니다. 설명을 계약 안에 삽입된 작은 프롬프트로 다루십시오.

{
  'country': {
    'type': 'string',
    'description': 'ISO-3166 alpha-2 code, uppercase, e.g. US, TR, DE'
  }
}

프롬프트에 스키마 삽입

제공업체가 기본 지원을 제공하지 않는 경우 스키마를 프롬프트에 삽입하고 준수를 요구하십시오. 단일 컨텍스트 내 예시와 명시적인 JSON만, 산문 없음 지침을 함께 사용하십시오.

SYSTEM = (
  'You output ONLY JSON matching this schema. No markdown, no commentary.\n'
  'Schema:\n' + json.dumps(schema) + '\n'
  'If a value is unknown, use null.'
)

스키마 비대 방지

지나치게 깊거나 분기가 많은 스키마는 모델을 혼란스럽게 하고 토큰 비용을 증가시킵니다. 지침은 다음과 같습니다.

중첩을 얕게 유지하고 가능한 경우 평탄화하십시오.
자유 형식 문자열보다 열거형을 우선하십시오.
거대한 스키마를 여러 개의 목적이 분명한 호출로 나누십시오.
일부 제공업체는 중첩 깊이와 전체 속성 수에 상한을 두므로 제한을 확인하십시오.

참조와 재사용

$defs와 $ref를 사용하여 하위 스키마를 재사용하십시오(예: 청구와 배송에 사용되는 Address). 일부 엄격 모드는 재귀 깊이를 제한하므로, 자기 참조를 사용하기 전에 지원 여부를 확인하십시오.

{
  '$defs': {
    'Address': {'type': 'object', 'properties': {
        'city': {'type': 'string'}}, 'required': ['city'],
      'additionalProperties': False}
  },
  'type': 'object',
  'properties': {
    'billing': {'$ref': '#/$defs/Address'},
    'shipping': {'$ref': '#/$defs/Address'}
  },
  'required': ['billing', 'shipping'],
  'additionalProperties': False
}

스키마 자체 검증

미묘한 버그 유형 중 하나는 출력이 아니라 스키마가 잘못된 경우입니다. 지속적 통합 환경에서 JSON 스키마 메타 스키마를 기준으로 스키마를 린트하고 validate를 수행하십시오. 또한 배포하기 전에 샘플 객체를 검증기를 통해 왕복 처리하십시오.

import jsonschema
jsonschema.Draft202012Validator.check_schema(schema)
# also: validate a known-good sample
jsonschema.validate(sample_obj, schema)

빠른 확인

제공업체의 엄격한 JSON 스키마 모드에서 선택적 필드는 어떻게 올바르게 표현합니까?

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복습

이제 정확한 스키마를 작성할 수 있습니다.

엄격 모드에서는 모든 속성을 필수로 지정하고 additionalProperties를 false로 설정해야 합니다.
스칼라는 열거형, 범위, 패턴, 형식으로 제한합니다.
oneOf 판별자를 사용하여 다형성을 모델링합니다.
타입이 지정된 모델에서 스키마를 생성하고, 설명을 작은 프롬프트로 다루십시오.
지속적 통합 환경에서 스키마 자체를 검증하십시오.

다음 내용에서는 도구 및 함수 호출에 스키마를 적용하는 방법을 다룹니다.

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코스: 53
레슨: 199

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자주 묻는 질문

“프롬프트의 JSON 스키마” 강의는 무료인가요?

네 — “프롬프트의 JSON 스키마” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 AI Prompt Engineering 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. AI Prompt Engineering 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“프롬프트의 JSON 스키마”에서 뭘 배우나요?

출력 형식 제한 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 AI Prompt Engineering을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

AI Prompt Engineering을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 AI Prompt Engineering은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다.

“프롬프트의 JSON 스키마” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 AI Prompt Engineering 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 AI Prompt Engineering 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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