구조화된 출력 파서 노드#
구조화된 출력 파서 노드를 사용하여 JSON 스키마에 따라 필드를 반환합니다.
이 페이지에서는 구조화된 출력 파서 노드의 노드 매개변수와 더 많은 리소스에 대한 링크를 찾을 수 있습니다.
하위 노드에서의 매개변수 해석
하위 노드는 표현식을 사용하여 여러 항목을 처리할 때 다른 노드와 다르게 동작합니다.
대부분의 노드는(루트 노드 포함) 여러 개의 항목을 입력으로 받아 각 항목을 개별적으로 처리한 후 결과를 출력합니다.
이 과정에서 표현식을 사용하면 입력 항목을 참조할 수 있으며, 노드는 각 항목에 대해 표현식을 순차적으로 해석합니다.
예를 들어, name 값이 5개 있는 경우, {{ $json.name }} 표현식은 각각의 이름으로 순차적으로 해석됩니다.
하지만 하위 노드에서는 표현식이 항상 첫 번째 항목으로 해석됩니다.
즉, name 값이 5개 있어도 {{ $json.name }} 표현식은 항상 첫 번째 name 값으로 해석됩니다.
노드 매개변수#
- 스키마 유형: 출력 구조 및 유효성을 정의합니다. 스키마를 제공할 수 있는 두 가지 옵션이 있습니다:
-
JSON 예제에서 생성 (Generate from JSON Example):
예제 JSON 객체를 입력하면 자동으로 스키마를 생성합니다.
노드는 객체의 속성 이름과 데이터 유형을 사용하며, 실제 값은 무시됩니다. -
직접 정의 (Define Below):
JSON 스키마를 수동으로 입력합니다.
올바른 JSON 스키마를 작성하는 방법은 JSON 스키마 가이드 및 예제를 참고하세요.
템플릿 및 예시#
관련 리소스#
서비스에 대한 자세한 내용은 LangChain의 출력 파서 문서를 참조하십시오.
n8n의 고급 AI(Advanced AI) 문서를 확인하세요.
일반적인 문제#
일반적인 질문이나 문제 및 제안된 솔루션에 대해서는 일반적인 문제를 참조하십시오.
AI 용어집 (AI Glossary)#
- 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.