WindyFlo Tutorial
Pipeline Name: 파이프라인의 이름을 지정합니다.
Description: 파이프라인의 설명을 요약하여 작성합니다.
Tags: 파이프라인을 더 쉽게 찾을 수 있도록 태그를 추가합니다.
Public/Private: 파이프라인 공개, 비공개 여부를 선택합니다.
파이프라인을 위한 작업 공간이 열립니다.
필요 노드 목록 :
Text File or Pdf File
Recursive Character Text Splitter
In-Memory Vector Store
OpenAI Embeddings
Conversational Retrieval QA Chain
ChatOpenAI
Buffer Memory
Recusive Character Text Splitter
노드 연결 순서 :
1. Recursive Character Text Splitter → Text File & Pdf File
2. Text File & Pdf File → In-Memory Vector Store
3. OpenAI Embeddings → In-Memory Vector Store
4. In-Memory Vector Store → Conversational Retrieval QA Chain
5. ChatOpenAI → Conversational Retrieval QA Chain
6. Buffer Memory → Conversational Retrieval QA Chain
Recursive Character Text Splitter
Chunk Size : 1000
Chunk Overlap : 200
Text File & PDF File
Upload File : TXT 파일이나 PDF파일을 업로드 합니다.
OpenAI Embeddings
Connect Credential : 외부 서비스 API를 입력합니다.
Model Name : text-embedding-3-small
ChatOpenAI
Connect Credential : 외부 서비스 API를 입력합니다.
Model name : 원활한 대화를 위해 GPT 4(last)를 선택합니다.
Temperature : 응답의 창의성,일관성을 위해 0.7로 설정합니다.
Buffer Memory
Memory Key : Chat_history(default)
Input key : input(default)
예시 )
{사업장의 정보를 알려주세요}
API로 접근하거나 웹사이트에 임베드할 수 있습니다.
이 기능은 챗봇으로 작동하는 파이프라인에서만 사용할 수 있습니다.
데이터 처리용으로 설계된 파이프라인은 이 기능을 지원하지 않을 수 있습니다.
왼쪽 아이콘: 링크 복사
오른쪽 아이콘: 링크 열기
테스트가 완료되면 링크를 복사하여 사용자와 공유하세요!
