Structured output merupakan kebutuhan penting dalam penerapan Large Language Model (LLM) pada sebuah sistem, terutama ketika keluaran model digunakan sebagai bagian dari alur otomatisasi dan integrasi sistem. Namun sifat probabilistic pada LLM sering kali menyebabkan inkonsisten format keluaran seperti struktur JSON yang tidak valid atau tidak sesuai dengan skema yang diharapkan.

Artikel ini membahas konsep structured output pada proses inference LLM dengan fokus pada pendekatan berbasis skema JSON sebagaimana diimplementasikan dalam fitur Structured Outputs pada OpenAI API.

1.      Pendahuluan

Perkembangan Large Language Model (LLM) dalam beberapa tahun terakhir mendorong pemanfaatannya pada berbagai sistem, mulai dari chatbot, customer service, hingga otomatisasi proses bisnis. Pada tahap awal adopsi, LLM umumnya digunakan untuk menghasilkan teks bebas (free-form text) yang dikonsumsi langsung oleh manusia. Namun, seiring meningkatnya integrasi LLM ke dalam sistem, kebutuhan terhadap keluaran yang terstruktur dan dapat diproses secara otomatis menjadi semakin penting.

Dalam konteks sistem Enterprise, keluaran LLM sering kali digunakan sebagai masukan bagi komponen lain, seperti pipeline data, layanan backend, atau mekanisme orkestrasi otomatis. Pada skenario tersebut, keluaran yang tidak konsisten misalnya format JSON yang tidak valid, field yang hilang, atau nilai yang tidak sesuai skema dapat menyebabkan kegagalan sistem, meningkatkan kompleksitas validasi, serta menurunkan stabilitas operasional sistem secara menyeluruh.

Permasalahan ini berakar pada sifat dasar LLM yang bersifat probabilistic. Pada proses inference, model menghasilkan token berdasarkan distribusi peluang, sehingga tidak ada jaminan bahwa format keluaran akan selalu konsisten meskipun instruksi telah diberikan melalui prompt. Pendekatan berbasis prompt engineering saja sering kali tidak cukup untuk memastikan kepatuhan terhadap struktur data tertentu, terutama pada sistem yang menuntut determinisme dan konsistensi.

Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang lebih terkontrol pada tahap inference untuk memastikan bahwa keluaran LLM mengikuti struktur yang telah ditentukan. Salah satu pendekatan yang berkembang adalah penggunaan structured output berbasis skema, di mana model dibatasi untuk menghasilkan keluaran yang sesuai dengan definisi struktur tertentu, seperti skema JSON. Pendekatan ini memungkinkan LLM berperan tidak hanya sebagai generator teks, tetapi juga sebagai komponen yang dapat diandalkan dalam arsitektur sistem terintegrasi.

2.      Inference LLM dan Karakteristik Output

Inference pada LLM merupakan proses menghasilkan keluaran berdasarkan model yang telah dilatih, dengan memprediksi token berikutnya secara bertahap berdasarkan distribusi probabilitas. Pada tahap ini, model tidak memiliki pemahaman pasti terhadap struktur data, melainkan hanya berusaha menghasilkan token yang paling mungkin sesuai konteks dan instruksi yang diberikan. Akibatnya, meskipun LLM mampu menghasilkan teks yang koheren, format keluaran yang dihasilkan tetap bersifat probabilistic.

Karakteristik probabilistic ini menjadi tantangan ketika LLM digunakan dalam sistem yang membutuhkan keluaran terstruktur, seperti JSON, untuk diproses lebih lanjut oleh komponen sistem lain. Instruksi berbasis prompt saja tidak selalu menjamin bahwa semua field wajib akan muncul, nilai Enum akan valid, atau struktur data akan sepenuhnya sesuai dengan skema yang diharapkan. Dokumentasi Structured Outputs OpenAI menegaskan bahwa tanpa mekanisme pembatasan tambahan, model masih berpotensi menghasilkan keluaran yang tidak lengkap atau tidak konsisten secara struktural.

Oleh karena itu, pada konteks inference modern, pengendalian format keluaran menjadi bagian penting dari desain sistem LLM. Karakteristik output LLM tidak hanya ditentukan oleh kualitas model dan prompt, tetapi juga oleh mekanisme inference yang digunakan untuk membatasi dan memvalidasi struktur keluaran. Pendekatan ini menjadi fondasi bagi penggunaan structured output berbasis skema, yang bertujuan menjembatani sifat generatif LLM dengan kebutuhan sistem yang menuntut konsistensi dan keandalan data.

3.      Structured Output sebagai Pendekatan Inference

Structured output merupakan pendekatan pada tahap inference yang bertujuan membatasi keluaran LLM agar selalu mengikuti struktur data yang telah ditentukan. Berbeda dengan pendekatan berbasis prompt semata, structured output memanfaatkan skema formal seperti skema JSON sebagai kontrak antara model dan sistem yang mengonsumsinya. Dengan pendekatan ini, model diarahkan untuk menghasilkan keluaran yang tidak hanya valid secara sintaksis, tetapi juga konsisten secara struktur dan tipe data.

Dokumentasi Structured Outputs OpenAI menjelaskan bahwa pendekatan ini memungkinkan model untuk selalu mematuhi skema yang diberikan, termasuk keberadaan seluruh field wajib, validasi nilai Enum, serta larangan terhadap properti tambahan di luar skema. Hal ini mengurangi kebutuhan validasi manual dan mekanisme retry yang umumnya diperlukan ketika menggunakan JSON mode atau prompt engineering saja. Dengan kata lain, structured output memindahkan tanggung jawab konsistensi format dari lapisan aplikasi ke mekanisme inference itu sendiri.

Dalam konteks sistem, structured output berperan sebagai fondasi keandalan integrasi LLM dengan komponen lanjutan dalam sistem. Dengan keluaran yang dapat diprediksi dan terstruktur, LLM dapat digunakan secara aman untuk kasus seperti data extraction, workflow automation, dan integrasi layanan backend. Pendekatan ini menjembatani sifat generatif LLM dengan kebutuhan sistem yang menuntut determinisme, sehingga LLM dapat berfungsi sebagai komponen yang lebih andal dalam arsitektur sistem Enterprise.

4.      Implementasi Structured Outputs pada OpenAI API

Pada OpenAI API, Structured Outputs diimplementasikan dengan mendefinisikan skema JSON secara eksplisit pada saat pemanggilan API, sehingga struktur keluaran menjadi bagian dari kontrak inference. Implementasi ini dilakukan melalui parameter text_format dengan tipe json_schema dan opsi strict yang diaktifkan, yang memaksa model untuk hanya menghasilkan keluaran yang sesuai dengan skema yang telah ditentukan.

Dokumentasi resmi OpenAI menunjukkan bahwa pendekatan ini memastikan beberapa hal secara bersamaan, antara lain keberadaan seluruh field wajib, validitas tipe data, kepatuhan terhadap nilai Enum, serta pelarangan properti tambahan di luar skema. Dengan demikian, Structured Outputs tidak hanya menjamin keluaran berbentuk JSON yang valid, tetapi juga menjamin kesesuaian penuh terhadap struktur data yang diharapkan.

Dalam praktiknya, OpenAI menyediakan dukungan langsung melalui SDK resmi yang mempermudah implementasi skema tersebut, seperti penggunaan Pydantic pada Python dan Zod pada Javascript.

Pendekatan ini membantu menjaga konsistensi antara definisi skema dan tipe data pada aplikasi, serta mengurangi kebutuhan validasi manual dan penanganan kesalahan format pada lapisan aplikasi.

5.      Kesimpulan

Structured Outputs memungkinkan LLM menghasilkan keluaran yang konsisten dan sesuai skema dengan menjadikan struktur data sebagai bagian dari proses inference. Pendekatan ini mengatasi keterbatasan keluaran probabilistic LLM dan menyederhanakan integrasi dengan sistem. Dengan dukungan implementasi resmi pada OpenAI API, Structured Outputs memberikan dasar yang lebih andal untuk penggunaan LLM dalam skenario enterprise seperti data extraction dan workflow automation.