add post '[Spring AI] Structured Output using Function Calling'

Author: dev-jonghoonpark

_posts/2025-03-17-spring-ai-function-calling.md

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+layout: "post"
+title: "[Spring AI] Structured Output using Function Calling"
+description: "Spring AI를 활용한 Function Calling을 통해 모델이 JSON 형식으로 구조화된 출력을 생성하는 방법을\
+  \ 설명합니다. 예시 코드에서는 사용자의 선호에 맞는 도시 목록을 반환하는 함수를 정의하고, Spring AI의 BeanOutputConverter를\
+  \ 이용해 자동으로 원하는 형태로 데이터를 매핑합니다. 이 과정은 안정적인 데이터 형식을 제공하여 API의 정상 작동을 보장합니다."
+categories:
+- "스터디-자바"
+tags:
+- "Spring"
+- "Spring AI"
+- "Structured Output"
+- "Function Calling"
+- "Agents"
+- "AI Agents"
+- "Json"
+- "BeanOutputConverter"
+date: "2025-03-17 00:00:00 +0000"
+toc: true
+image:
+  path: "/assets/thumbnails/2025-03-17-spring-ai-function-calling.jpg"
+---
+
+# Structured Output using Function Calling
+
+[Google Agents Whitepapers](https://www.kaggle.com/whitepaper-agents) 를 보면 Function Calling 에 대해서 다음과 같이 설명하는 부분이 있다.
+
+> With Function Calling, we can teach a model to format this output in a structured style (like JSON) that’s more convenient for another system to parse.
+
+그와 함께 아래와 같은 예시를 보여준다.
+
+```python
+def display_cities(cities: list[str], preferences: Optional[str] = None):
+    """Provides a list of cities based on the user's search query and preferences.
+    Args:
+        preferences (str): The user's preferences for the search, like skiing,
+        beach, restaurants, bbq, etc.
+        cities (list[str]): The list of cities being recommended to the user.
+    Returns:
+        list[str]: The list of cities being recommended to the user.
+    """
+    return cities
+```
+
+```python
+from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Tool, FunctionDeclaration
+
+model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-001")
+
+display_cities_function = FunctionDeclaration.from_func(display_cities)
+tool = Tool(function_declarations=[display_cities_function])
+
+message = "I’d like to take a ski trip with my family but I’m not sure where to go."
+
+res = model.generate_content(message, tools=[tool])
+
+print(f"Function Name: {res.candidates[0].content.parts[0].function_call.name}")
+print(f"Function Args: {res.candidates[0].content.parts[0].function_call.args}")
+
+> Function Name: display_cities
+> Function Args: {'preferences': 'skiing', 'cities': ['Aspen', 'Vail', 'Park City']}
+```
+
+이 코드를 Spring AI 에서 구현한다면 어떨까 생각이 들어 직접 구현해보았다.
+
+## Spring AI 에서 적용시켜보기
+
+참고: [Structured Output](https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/structured-output-converter.html)
+
+Spring AI 에서는 손쉽게 Structured Ouput 으로 변환할 수 있도록 컨버터들을 제공해주고 있다.
+
+이 부분을 Spring AI를 기준으로 변경해본다면 다음과 같이 변경해볼 수 있을 것이다.
+
+```java
+CitiesByPreferences citiesByPreferences = ChatClient.builder(chatModel).build()
+    .prompt()
+    .user("I'd like to take a ski trip with my family but I'm not sure where to go.")
+    .call()
+    .entity(CitiesByPreferences.class);
+```
+
+```java
+@JsonPropertyOrder({"preferences", "cities"})
+record CitiesByPreferences(String preferences, List<String> cities) {}
+```
+
+실행시켜보면 다음과 같이 결과가 나온다.
+
+```json
+{
+  "preferences": "Family-friendly ski resorts with a variety of slopes and activities.",
+  "cities": [
+    "Aspen", "Colorado", "Park City", "Utah", "Vail", ...
+  ]
+}
+```
+
+## 내부 동작
+
+우리는 객체(record)만 제공해줬을 뿐인데, 자동으로 우리가 원하는 형태로 값이 채워져서 반환받았다.
+
+그렇게 될 수 있었던 이유는 `Spring AI` 의 `BeanOutputConverter` 클래스 내부에서 타겟 타입에 대한 JSON 스키마를 만들어 prompt에 제공하기 때문이다.
+
+그 결과, model은 structured output을 반환하고 Spring AI 에서는 나온 결과 값을 다시 object mapper 를 이용하여 객체에 매핑시킨다.
+
+## 마무리
+
+개발자에게는 안정된 형태의 데이터가 중요하다. 스키마가 다르면 API가 정상적으로 동작하지 않을 가능성이 높기 때문이다. 그런 의미에서 `structured output` 기능을 잘 사용한다면, 개발자에게 필요한 형태로 데이터를 추출할 수 있을 것이다.