정보 추출기 노드#

정보 추출기 노드를 사용하여 들어오는 데이터에서 구조화된 정보를 추출합니다.

이 페이지에서는 정보 추출기 노드의 노드 매개변수를 찾고, 더 많은 리소스에 대한 링크를 제공합니다.

노드 매개변수#

텍스트는 정보를 추출할 입력 텍스트를 정의합니다. 이는 일반적으로 입력 항목의 필드를 참조하는 표현식입니다. 예를 들어, 입력이 채팅 트리거인 경우 {{ $json.chatInput }}일 수 있고, 이전 노드가 PDF에서 추출인 경우 {{ $json.text }}일 수 있습니다.
스키마 유형을 사용하여 원하는 출력 데이터 형식을 설명하는 방법을 선택합니다. 다음 중에서 선택할 수 있습니다:
- 속성 설명에서: 이 옵션을 사용하면 속성과 해당 설명 목록을 지정하여 스키마를 정의할 수 있습니다.
- JSON 예제에서 생성: 예제 JSON 개체를 입력하여 스키마를 자동으로 생성합니다. 노드는 개체 속성 유형 및 이름을 사용하고, 실제 값은 무시합니다.
- 아래 정의: JSON 스키마를 수동으로 입력합니다. 유효한 JSON 스키마를 생성하는 데 도움을 주는 JSON 스키마 가이드 및 예제를 읽어보세요.

시스템 프롬프트 템플릿: 정보를 추출하는 데 사용되는 시스템 프롬프트를 변경하려면 이 옵션을 사용합니다. n8n은 프롬프트에 형식 지정 지침을 자동으로 추가합니다.

완성(Completion): GPT와 같은 모델이 생성하는 응답을 의미합니다.
환각(Hallucinations): AI에서 "환각"이란 LLM(대규모 언어 모델)이 실제로 존재하지 않는 패턴이나 개체를 잘못 인식하는 현상을 의미합니다.
벡터 데이터베이스(Vector Database): 정보를 수학적으로 표현한 벡터 데이터를 저장하는 데이터베이스입니다.
임베딩(Embeddings) 및 검색기(Retrievers)와 함께 사용하여 AI가 질문에 답할 때 접근할 수 있는 데이터베이스를 구성할 수 있습니다.
벡터 저장소(Vector Store): 벡터 데이터베이스와 동일한 개념으로, 정보를 수학적으로 표현한 벡터 데이터를 저장하는 시스템입니다.
임베딩 및 검색기와 함께 사용하여 AI가 질문에 답할 때 참조할 수 있는 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.