시맨틱 지식베이스 검색
AI 기반의 시맨틱 검색을 통해 개인 지식베이스 문서에서 정보를 쉽게 검색하고 찾아볼 수 있습니다. 이 플로우는 사용자의 질의를 확장하고, 여러 지식 소스를 검색하여, 관련 결과를 사용자 친화적인 채팅 인터페이스로 제공합니다....
2 분 읽기
JSON 문서 검색 컴포넌트는 AI 워크플로우 내에서 JSON 문서를 검색하고 정보를 추출할 수 있도록 설계된 다목적 도구입니다. 전통적인 텍스트 기반 검색과 고급 pandas 쿼리 표현식을 모두 지원하여 JSON 형식에 저장된 구조화 데이터의 효율적인 쿼리를 가능하게 합니다.
이 컴포넌트는 무엇을 하나요?
이 컴포넌트는 사용자가 다음과 같은 작업을 할 수 있도록 지원합니다.
- 내부 저장소 또는 외부 URL에서 가져온 JSON 문서를 검색합니다.
- 대소문자 구분, 대상 컬럼, 결과 개수 제한 등 다양한 검색 조건을 지정할 수 있습니다.
- 검색 작업을 AI 프로세스 워크플로우에 직접 통합하여 데이터 기반 자동화와 분석을 손쉽게 수행할 수 있습니다.
복잡한 JSON 구조 내에서 특정 데이터 포인트를 필터링, 쿼리 또는 위치 지정할 때 특히 유용하며, 데이터 전처리, 검증, 정보 검색 작업에서 큰 자산이 됩니다.
입력값
이 컴포넌트에는 입력 핸들이 없습니다.
출력값
- 도구: 이 컴포넌트의 출력은 에이전트 또는 워크플로우의 다음 단계에서 구성된 검색 매개변수대로 관련 JSON 데이터를 검색하는 데 사용할 수 있는 검색 도구입니다.
설정
| 옵션 | 설명 | 기본값/예시 |
|---|---|---|
| 캐시 TTL | JSON 파일 내용을 캐시하는 기간을 결정합니다. “캐시 없음"부터 “1년"까지 선택할 수 있습니다. | 2주 |
| 대소문자 구분 | 검색 시 대문자와 소문자를 구분할지 여부를 결정합니다. | False |
| JSON 배열 키 | 검색할 객체 배열이 담긴 키를 지정합니다. 루트가 배열이면 비워둡니다. | (비어 있음) |
| JSON 문서 ID | 사용할 내부 JSON 문서의 ID입니다(해당되는 경우). | (비어 있음) |
| JSON 파일 URL | 내부 문서를 선택하지 않을 경우 사용할 외부 JSON 파일의 URL입니다. | (비어 있음) |
| 최대 결과 개수 | 반환할 최대 검색 결과 개수입니다. | 5000 |
| 검색 컬럼 | 검색할 컬럼을 콤마로 구분하여 입력합니다. 비워두면 모든 컬럼을 검색합니다. | (비어 있음) |
| 도구 이름 | 참조를 쉽게 하기 위한 사용자 지정 도구 이름입니다. | (비어 있음) |
| 도구 설명 | 도구의 목적을 에이전트나 사용자가 이해할 수 있도록 돕는 설명입니다. | (비어 있음) |
| 상세 출력 | 디버깅 또는 자세한 로그를 위해 상세 출력을 활성화합니다. | False |
컴포넌트 사용 방법
- 소스 선택: 내부 소스(문서 ID) 또는 외부 URL에서 JSON 문서를 불러올 수 있습니다.
- 검색 설정: 대소문자 구분 여부를 지정하고, 필요하다면 검색 컬럼을 설정합니다.
- 결과 개수 설정: 사용 목적에 맞게 반환할 최대 결과 개수를 조정합니다.
- 도구 커스터마이즈: 에이전트 워크플로우 통합을 위해 도구 이름과 설명을 선택적으로 지정할 수 있습니다.
이 컴포넌트를 사용해야 하는 이유
- 데이터 추출 자동화: 크거나 복잡한 JSON 파일에서 원하는 정보를 빠르게 찾고 추출할 수 있습니다.
- 유연한 통합: 내부 및 외부 JSON 데이터 소스를 모두 지원합니다.
- 검색 맞춤화: 결과 제한, 컬럼 필터링, 대소문자 제어 등 고급 옵션으로 검색을 세밀하게 조정할 수 있습니다.
- 효율적인 워크플로우: 캐싱을 활용해 자주 접근하는 문서의 로딩 시간과 중복 네트워크 요청을 줄일 수 있습니다.
이 컴포넌트는 분석, 데이터 보강, 혹은 더 큰 의사결정 프로세스의 일환으로 구조화된 JSON 데이터에 신속하고 유연하며 효율적으로 접근해야 하는 모든 AI 워크플로우에 적합합니다.