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Go × LM Studioで挑戦！壊れないJSON＆爆速応答のローカルLLM実験

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JSON
LLM
LM Studio
LocalAI
tech

1. はじめに 🎯

生成AIを「実務」で使うときに地味に大事なのが フォーマットの安定性。
JSONが壊れてパースできないと、その先の処理が一気にストップしますよね。

今回は Go言語 × LM Studio で「ローカルLLMに JSON固定出力をさせる」技術検証を行います。
しかもただのJSONじゃなくて、絵文字短縮ルール入りでユニークさも出していきます。

2. セットアップ ⚙️

LM Studio の準備

1.	LM Studio をインストール（Apple Silicon Mac対応版をDL）
2.	モデルとして mistral-small-3.2 を読み込み
3.	Server タブから OpenAI 互換 API を起動（デフォルト: http://localhost:1234/v1）

Go プロジェクトの用意

go mod init json-test
go get github.com/joho/godotenv

.env ファイルを用意します：

LMSTUDIO_API=http://localhost:1234/v1/chat/completions
LMSTUDIO_MODEL=mistralai/mistral-small-3.2

3. 実装 (Go)

package main

import (
	"bytes"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"
	"log"
	"net/http"
	"os"
	"time"

	"github.com/joho/godotenv"
)

type ChatReq struct {
	Model    string        `json:"model"`
	Messages []ChatMessage `json:"messages"`
	Temp     float32       `json:"temperature"`
}

type ChatMessage struct {
	Role    string `json:"role"`
	Content string `json:"content"`
}

type ChatResp struct {
	Choices []struct {
		Message ChatMessage `json:"message"`
	} `json:"choices"`
}

func main() {
	err := godotenv.Load()
	if err != nil {
		log.Println(".env ファイルが見つかりませんでした")
	}

	api := os.Getenv("LMSTUDIO_API")
	model := os.Getenv("LMSTUDIO_MODEL")

	prompt := `次の文章を絵文字付きJSONで返してください。
入力: "会議は10時に開始します。注意事項があります"
出力例: {"emojiText": "会議は⏰10時に開始します。⚠️があります"}`

	reqBody := ChatReq{
		Model: model,
		Messages: []ChatMessage{
			{Role: "user", Content: prompt},
		},
		Temp: 0.2,
	}

	b, _ := json.Marshal(reqBody)
	start := time.Now()
	resp, err := http.Post(api, "application/json", bytes.NewBuffer(b))
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer resp.Body.Close()

	body, _ := io.ReadAll(resp.Body)
	var out ChatResp
	if err := json.Unmarshal(body, &out); err != nil {
		log.Fatal("JSON parse error:", err, string(body))
	}

	elapsed := time.Since(start)
	fmt.Println("応答:", out.Choices[0].Message.Content)
	fmt.Println("処理時間:", elapsed)
}

4. 実験結果 📊

% go run main.go
応答: json
{
  "emojiText": "会議は⏰10時に開始します。⚠️注意事項があります"
}
処理時間: 1.707114458s

5. まとめ 🎉

  • Go言語から LM Studio を叩いて JSON固定出力の安定性検証を実施
    👉 辞書ルール fallback を組み合わせればさらに堅牢に。

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