운영 활용 예시

구조화 데이터 추출용 LLM API

운영 흐름이 이메일 청구서에서 공급업체·청구 번호·통화·총액·세금·기한을 추출합니다. Gemini 2.5 Flash에 OCR 텍스트·배치 정보를 보내고 버전이 있는 JSON 객체 하나를 반환하게 합니다.

문서 필드를 스키마 검증 JSON으로 변환
구조화 데이터 추출용 LLM API

운영 구현 예시

API·기본 모델·대체 설정

운영 모델 선택추천이유
APIPOST /v1/chat/completionsOpenAI 호환 서버 요청
기본 모델gemini-2.5-flash현재 목록에서 대량 추출은 Gemini 2.5 Flash를 우선 사용합니다.
대체 모델gpt-5.6-terra특정 문서 유형에서 더 잘 작동하면 Terra를 쓰세요. 길거나 배치가 복잡한 문서는 Gemini 2.5 Pro로 넘기세요.
고난도 작업용 상위 모델gemini-2.5-pro기본 경로가 정한 품질·복잡도 기준을 못 맞출 때만 사용
출력 규칙검증된 JSON타입 필드·누락 데이터의 null·값별 원문 구간을 포함한 엄격한 invoice.v3 JSON.
01
사용 상황

운영 앱의 구조화 데이터 추출

운영 흐름이 이메일 청구서에서 공급업체·청구 번호·통화·총액·세금·기한을 추출합니다. Gemini 2.5 Flash에 OCR 텍스트·배치 정보를 보내고 버전이 있는 JSON 객체 하나를 반환하게 합니다.

누락 필드는 null로 둡니다. 총액이 모호하면 후보 값·원문 구간을 포함합니다. 기록을 받기 전에 타입·계산을 검증합니다. 실패하면 수정 또는 검토로 보냅니다.

02
구조

구조화 데이터 추출 처리 흐름

  • OCR 수행·원문 구간 유지.
  • 문서와 스키마 버전 전달.
  • 누락 데이터는 null인 엄격한 JSON 요청.
  • 스키마·통화·총액·날짜·근거 구간 검증.
  • 수락·한 번 수정·사람에게 검토 이관.
03
API 요청

LLMFly AI로 gemini-2.5-flash 호출

서버에서 요청하세요. 예시 내용과 임시 도구 스키마를 앱의 데이터·도구로 바꾸세요.

request.example
curl https://app.llmfly.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMFLY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-2.5-flash",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Extract one invoice into the supplied JSON schema. Use null for absent fields. Include a source span for every non-null value. Never guess."},
      {"role": "user", "content": "Extract this invoice using schema invoice.v3."}
    ],
    "response_format": {"type": "json_object"}
  }'
04
모델 선택

gemini-2.5-flash를 기본 모델로 고른 이유

현재 목록에서 대량 추출은 Gemini 2.5 Flash를 우선 사용합니다.

특정 문서 유형에서 더 잘 작동하면 Terra를 쓰세요. 길거나 배치가 복잡한 문서는 Gemini 2.5 Pro로 넘기세요.

05
합격 기준

구조화 데이터 추출 합격 기준

지표합격 조건
스키마 유효 응답 비율수정 없이 버전 스키마 검증 통과
필드별 정밀도·재현율각 중요 필드가 개별 정밀도·재현율 목표 충족
근거 없는 값 비율모든 값에 원문 근거나 명확한 계산 규칙이 있음
수락된 기록당 비용생성·검증·수정·검토가 처리 예산 내에 있음
06
실패 처리

배포 전 처리할 오류

  • 유효한 JSON을 정확한 데이터로 간주
  • 누락 필드 추측
  • 버전 없이 스키마 변경
  • 평균으로 중요 오류를 가림
07
출력

출력·실행 기록

타입 필드·누락 데이터의 null·값별 원문 구간을 포함한 엄격한 invoice.v3 JSON.

운영 실행마다 모델 ID, 요청 ID, 토큰 사용량, 재시도, 검증 결과와 최종 처리를 기록하세요.

자주 묻는 질문

유효한 JSON이면 충분한가요?

아니요. 스키마를 검증한 뒤 추출한 값을 모두 원문 근거와 대조하세요.

누락 값은 어떻게 표시하나요?

누락 데이터는 null, 모호한 값은 별도 상태처럼 규약을 정하세요.

어떤 지표가 가장 중요한가요?

필드별 정밀도·재현율을 보고하세요. 특히 작업을 실행하는 필드가 중요합니다.

내 입력으로 구성 시험

같은 요청, 도구와 검증 규칙으로 기본·대체 모델을 비교하세요.

모델 비교하기