
AI 용어집 기사 생성기
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FlowHunt의 질의 확장 컴포넌트는 동의어 추가 및 철자 교정으로 챗봇의 정확도를 높여, AI가 더욱 정밀하고 일관된 답변을 하도록 도와줍니다.
컴포넌트 설명
질의 확장(Query Expansion) 컴포넌트는 주어진 입력 텍스트를 다양한 대체 질의로 바꿔주는 역할을 합니다. 주요 목적은 원래의 질의를 여러 가지로 재구성하여 의미 기반(시맨틱) 검색의 범위를 넓히고, 검색 과정에서 관련 정보를 더 잘 찾을 수 있도록 돕는 데 있습니다.
이 컴포넌트는 사용자가 입력한 메시지를 받아 동일한 의도를 다양한 방식으로 표현하는 여러 대체 질의를 생성합니다. 언어 모델을 활용해 이러한 패러프레이즈(의미는 같지만 표현이 다른 문장)를 만들어내므로, 이후 검색이나 정보 검색 작업의 견고함과 포괄성이 크게 향상됩니다. 특히 대규모 지식베이스나 문서 집합에서 검색이 필요한 AI 워크플로우에 유용하며, 사용자의 질의와 저장된 문서 간 의미 불일치 문제를 줄여줍니다.
이 컴포넌트는 다음과 같은 입력값을 지원합니다:
필드 | 타입 | 필수여부 | 설명 |
---|---|---|---|
Input | Message | 예 | 대체 질의들로 확장할 주된 텍스트(질의)입니다. |
LLM (Model) | BaseChatModel | 아니오 | 패러프레이즈 생성을 위한 언어 모델입니다. 제공하지 않으면 기본 모델이 사용될 수 있습니다. |
Chat History | InMemoryChatMessageHistory | 아니오 | 더 관련성 높은 질의 생성을 위한 이전 채팅 메시지(맥락)입니다. |
Number of Alternatives (Limit) | Integer | 예 | 생성할 대체 질의의 개수입니다. 기본값은 5개입니다. |
Include Original Query | Boolean | 아니오 | 대체 질의 리스트에 원본 질의를 포함할지 여부(기본값: true)입니다. |
System Message | String (multiline) | 아니오 | 모델의 동작을 안내하는 추가 시스템 레벨 지시문입니다. |
이름 | 타입 | 설명 |
---|---|---|
Message | Message | 대체 질의 목록이 담긴 메시지입니다. |
출력은 생성된 모든 대체 질의(선택 시 원본 포함)를 담은 메시지 객체로 반환됩니다. 이 대체 질의들은 이후 검색 또는 분석 컴포넌트에서 바로 사용할 수 있습니다.
예를 들어, 사용자가 “비밀번호를 어떻게 재설정하나요?“라고 묻는 경우, 질의 확장 컴포넌트는 다음과 같은 대체 질의를 생성할 수 있습니다:
이렇게 확장된 질의들은 지식베이스 검색에 활용되어, 더 관련성 높은 문서를 찾을 가능성을 높여줍니다.
기능 | 설명 |
---|---|
패러프레이징 | 하나의 입력에 대해 여러 대체 질의를 생성 |
모델 선택 가능 | 다양한 언어 모델을 선택해 적용 가능 |
맥락 인식 | 채팅 히스토리를 활용해 질의 생성에 반영 가능 |
출력 유연성 | 원본 질의를 출력에 포함할지 선택 가능 |
고급 프롬프트 지원 | 시스템 메시지로 패러프레이즈 방식 세부 조정 가능 |
이 컴포넌트는 견고하고 맥락 인식이 뛰어난 질의 확장이 필요한 AI 워크플로우의 핵심 빌딩 블록입니다.
빠른 시작을 돕기 위해 질의 확장(Query Expansion) 컴포넌트를 효과적으로 사용하는 방법을 보여주는 여러 예시 플로우 템플릿을 준비했습니다. 이러한 템플릿은 다양한 사용 사례와 모범 사례를 보여주어 귀하가 자신의 프로젝트에서 컴포넌트를 이해하고 구현하는 것을 더 쉽게 만들어줍니다.
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질의 확장 기능은 동의어나 관련 단어를 찾고 철자 오류를 수정하여 챗봇이 사용자의 질의를 더 잘 이해하도록 돕습니다.
사용자마다 언어 수준과 어휘 스타일이 다릅니다. 확장 기능을 사용하지 않으면 챗봇이 질의를 오해하는 경우가 생길 수 있습니다.
두 기능 모두 챗봇이 질의를 더 잘 이해하도록 돕지만, 질의 확장은 불완전하거나 오류가 있는 질의를 보완해 명확하고 완전하게 만들어줍니다. 반면, 작업 분해는 복잡하거나 복합적인 질의를 더 작은 실행 가능한 단계로 분해합니다.
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