6.3 LLM의 구조화 출력 기술 발전사 및 메커니즘 6.3.1 초기 프롬프트 엔지니어링: “JSON 포맷으로 답변해줘“의 한계 6.3.2 Few-shot 예시를 통한 포맷 유도 기법 6.3.3 Fine-tuning을 이용한 특정 포맷 출력 학습 6.3.4 Function Calling(Tool Use)의 등장과 파라미터 추출의 혁명 6.3.5 Constrained Decoding(제약된 디코딩)과 Context-Free Grammar(CFG) 기반 토큰 샘플링 원리 6.3.6 OpenAI Structured Outputs(response_format) 모드의 기술적 차별점