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FACET은 AI 시스템을 위한 지침을 작성, 관리 및 실행하기 위해 설계된 결정론적 마크업 언어입니다. 이는 일반 텍스트의 가독성과 코드의 엄격함을 결합하여 재현 가능한 AI 파이프라인 구축을 목표로 합니다. 모든 FACET 문서는 표준 JSON으로 컴파일되며, 모듈성, 로직, 정적 타이핑 등을 갖춘 컴파일 타임 설정 언어로 발전했습니다.
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원문 바로가기AI 시대를 위한 결정론적 마크업 언어입니다.
<div align="center"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/rokoss21/FACET/main/assets/logo.png" alt="FACET Logo" width="100%" height="auto" style="max-width: 600px;"> <br> <h3>🚀 Text를 위한 기능 인식 계약 확장 언어</h3> <p><em>AI 시스템을 위한 사람이 읽기 쉬우면서 기계가 결정론적인 지침입니다.</em></em></p> </div> <!-- PyPI badges -->PyPI version
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FACET은 AI 시스템을 위한 지침을 작성, 관리 및 실행하기 위한 마크업 언어입니다. 일반 텍스트의 명확성과 코드의 엄격함을 결합하여 재현 가능한(reproducible) AI 파이프라인을 구축합니다.
모든 FACET 문서는 **단일한 표준 JSON(canonical JSON)**으로 컴파일됩니다. YAML 스타일의 모호성이나 숨겨진 마법은 없습니다. 버전 v1.1에서는 FACET을 모듈성, 로직, 정적 타이핑 및 순수 변환 파이프라인(lenses)을 갖춘 **컴파일 타임 설정 언어(compile-time configuration language)**로 만듭니다.
-4c1){kind=icon}
+------------------+ +------------------+ +-----------------+
| | | | | |
| .facet 파일 | --> | FACET Parser | --> | Canonical JSON |
...
작성 시에는 읽기 쉬운 .facet 파일을 작성합니다. 참조 파서(reference parser)는 임포트(imports)를 확장하고, 변수를 해결하며, 조건문(conditionals)을 적용하고, 타입/계약(types/contracts)을 검증하며, 순수 렌즈 파이프라인(pure lens pipelines)을 실행하여 다운스트림 도구들이 신뢰할 수 있는 단일 표준 JSON을 생성합니다.
현대 AI 스택은 임시방편적인 프롬프트, 취약한 스크립트, 모호한 설정값들이 뒤섞여 홍수처럼 빠져듭니다. FACET은 이를 **계약(contracts)**과 **결정론적 방식(determinism)**으로 대체합니다.
@output을 사용하여 모델 응답에 JSON Schema를 강제할 수 있습니다. 프롬프트는 더 이상 문자열이 아니라 보장이 담긴 API가 됩니다.@import, @vars, @var_types, 그리고 if="EXPR"는 실행 전에도 모듈성, 매개변수화, 정적 검사를 제공합니다.|>) — I/O나 사이드 이펙트가 없는 내장 결정론적 함수들(예: choose(seed)/shuffle(seed)).FACET은 단순히 AI를 설정하는 것이 아니라, 지침 자체를 프로그래밍합니다.
| 기능 / 도구 | YAML + JSON | Jsonnet/Cue | 템플릿팅 (Jinja/Mustache) | FACET |
|---|---|---|---|---|
| 표준적이고 결정론적인 직렬화 | ⚠️ 의존함 | ✅ | ❌ (런타임 텍스트) | ✅ |
| ... |
FACET은 설정값의 가독성과 AI 오케스트레이션에 특화된 DSL이 제공하는 **보장(guarantees)**을 결합합니다.
@system, @user, @plan, @output, …).merge / replace를 사용하는 @import.@vars 및 문자열 보간법 {{path}}; 스칼라 치환 $name.type/enum/min/max/pattern을 강제하는 @var_types.if="EXPR" (런타임 평가 없음).value |> lensA |> lensB(...)) (결정론적 choose(seed)/shuffle(seed) 포함).# 1) 프롬프트 조각 및 계약 재사용
@import "common/prompts.facet"
@import(path="common/output_contracts.facet", strategy="merge")
...
✅ 읽기 쉬움 • ✅ 동적 • ✅ 재현 가능 • ✅ 계약 강제
@var_types 검증 →컴파일 타임 페이싯(
@import,@vars,@var_types)은 최종 JSON에 나타나지 않습니다.
{
"system": {
"_attrs": { "role": "Deep Technical Expert" }
...
(정확한 내용은 선택된 시드와 입력 값에 따라 달라지며, 구조와 순서는 결정론적입니다.)
요구 사항: Python ≥ 3.9
pip install facet-lang
cat > my_prompt.facet << EOF
@vars
mode: "user"
...
2. "사용자(user)" 모드로 실행 (시스템 블록 없음):
```bash
facet canon --var "mode=user" my_prompt.facet
facet canon --var "mode=expert" my_prompt.facet
Python API
from facet_lang import canonize
doc = """@user
...
CLI
# 파일을 표준화(Canonize)합니다.
facet canon --resolve=all samples/complex.facet
...
FACET_SYSTEM_PROMPT.md는 LLM이 구문 및 표준화 규칙을 따라 유효한 .facet 파일을 생성하도록 돕습니다.
이를 에이전트/도구링에서 시스템 메시지로 사용하여 네이티브하게 FACET을 생성하는 데 사용하십시오.
choose/shuffle는 명시적인 seed가 필요합니다.if="EXPR"/@vars를 사용하여 파일 확산 없이 개발/스테이징/운영(dev/staging/prod) 환경 관리가 가능합니다.@import를 통해 공유 라이브러리를 사용하고, 렌즈를 통해 결정론적인 변환을 수행할 수 있습니다.choose(seed)/shuffle(seed)를 사용할 수 있습니다.“왜 전용 언어가 필요한가요? YAML + JSONSchema로는 안 되나요?”
YAML은 여전히 모호하며 일반적으로 외부 접착제/스크립트가 필요합니다. FACET은 임포트 → 타이핑 → 조건문 → 렌즈 → 표준화된 JSON까지 단일 결정론적 파이프라인을 제공합니다.
“왜 Cue나 Jsonnet을 사용하지 않나요?”
그것들은 범용 목적의 언어입니다. FACET은 AI에 특화되어 있습니다: @output 계약, 내장 렌즈, 명시적인 조건문 의미론, I/O/랜덤성 금지, 그리고 기본적으로 결정론성을 제공합니다.
“보안은 어떻게 유지하나요?”
규격에는 샌드박싱과 제한 사항(§12 참조)이 포함되어 있습니다. 렌즈는 순수하며(I/O 없음), 임포트는 허용 목록화되고, 변수는 호스트에 의해 명시적으로 제공됩니다.
Emil Rokossovskiy — @rokoss21
MIT — LICENSE 참조