문제 원시 명령어 개요

원어는 쌍으로 존재합니다

TypeSafe의 원어(primitive)는 코드에서 조합하는 작은 타입화된 구성 요소입니다. 이들은 쌍으로 나타납니다:

• 질문(question): System One 모델이 **상태(state)**에 대해 내리는 판단을 정의합니다.
• 답변(answer): 모델이 반환하는 타입화된 값입니다.

코드에서 이러한 답변들을 조합하여 결정을 내립니다. 세 가지 질문 유형이 있으며, 각각 다른 형태의 답변을 반환합니다.

유형	답변 내용	반환 값
Choice	이 옵션 중 무엇을 선택할 것인가?	choice, probabilities, confidence
Score	어느 등급에 해당하는가?	score, legend, probabilities, confidence
Noul	이것이 사실인가?	noul(0에서 1 사이)

하나의 질문만 할 수도 있고, 여러 질문을 한 번에 보낼 수도 있습니다. 각 질문은 독립적으로 평가됩니다.

원어 선택 방법

원어를 선택하는 핵심은 비즈니스 도메인이 아닌 결정의 형태를 보는 것입니다:

• 후보 집합이 유한하고 상호 배타적인 경우 → Choice. 예: 티켓 분류, 의도 식별, 액션 선택.
• 순서가 있는 차원이나 질적 그라데이션이 존재하는 경우 → Score. 예: 관련성, 심각도, 만족도.
• 예/아니오 판단만 필요하며 모호함을 허용하는 경우 → Noul. 예: “이 콘텐츠가 규칙을 위반하는가”, “사용자가 환불을 요청하는가”.

흔히 발생하는 실수는 Choice를 사용해야 하는 곳에 Score를 사용하는 것입니다. 등급 간에 진정한 서수 관계가 없는 경우(예: “청구 / 기술 / 영업”), Choice를 사용해야 합니다. 강제로 Score를 사용하면 거짓된 서수적 의미가 도입되어, 이후 임계값 판단이 무의미해질 수 있습니다.

반대로, 연속적인 그라데이션이 실제로 존재한다면 여러 Noul을 조합하는 것보다 Score를 사용하는 것이 훨씬 간편합니다. Score는 전체 분포를 한 번에 제공하기 때문입니다.

답변의 두 가지 핵심 속성

모든 답변은 제공된 옵션 내에 제약됩니다. 모델이 반환하는 것은 제공된 옵션이나 등급에 대한 확률 분포이며, 집합 밖의 값을 절대 생성하지 않습니다. 이는 코드에서 생성된 텍스트에서 값을 복원할 필요가 없다는 것을 의미합니다. 이것이 Jev와 “LLM이 JSON을 출력하도록 한 후 파싱하는 것” 사이의 가장 본질적인 차이입니다.

모든 답변은 서로 독립적입니다. 한 질문의 답변이 다른 질문의 숨겨진 문맥이 되지 않습니다. 이 제약은 다음을 보장합니다:

• 질문의 평가 순서가 결과에 영향을 미치지 않음;
• 일부 분기에서만 의미가 있는 질문을 포함하여 여러 질문을 한 번에 안전하게 질문할 수 있으며, 서로 오염될 염려가 없음;
• 각 답변의 의미를 개별적으로 테스트하고 검증할 수 있음.

두 번째 속성은 매우 실용적인 추론을 가져옵니다. 추측성 질문(speculative questions)은 거의 무료입니다. 예를 들어 티켓 시나리오에서 bug_severity는 티켓이 버그 보고일 때만 의미가 있고, refund_requested는 청구 관련 문제일 때만 의미가 있습니다. 하지만 이를 모두 동일한 요청에 미리 포함시켜도 속도 저하가 발생하지 않습니다. 모델이 모든 질문을 병렬로 평가하므로, 필요한 경우에만 해당 답변을 읽으면 됩니다.

한 번에 여러 질문하기

{
  "intent": {
    "type": "choice",
    "instructions": "The primary intent of this customer message",
    "criteria": {
      "order_status": "Asking about an existing order",
      "product_question": "Asking about a product before buying",
      "return_exchange": "Wants to return or exchange something",
      "complaint": "Unhappy about an experience"
    }
  },
  "frustration": {
    "type": "score",
    "instructions": "How frustrated the user appears",
    "criteria": ["Calm, matter-of-fact", "Frustrated but civil", "Very angry"]
  },
  "refund_requested": {
    "type": "noul",
    "instructions": "The user is explicitly asking for a refund or credit"
  }
}

한 번의 호출로 세 개의 독립적인 답변이 반환되며, 코드는 intent에 따라 분기한 후 이미 획득한 결과에서 필요한 필드를 읽습니다.

심화 학습

• 원어 심화 사용법 — criteria 작성법, 표현 기법, 경계 처리
• Fan-out 패턴 — 대량의 질문을 한 번의 요청에 패키징하는 방법
• 신뢰도 — confidence 및 probabilities를 사용하여 동작 제어