트랜스포머

트랜스포머 (Transformers)

평가 전에 AI 앱 응답의 데이터를 추출하고 재구성하는 Python 기반 트랜스포머를 만들 수 있어요.

트랜스포머는 데이터가 평가 파이프라인을 거치기 전에 전처리하고 재구성하는 Python 함수예요. AI 애플리케이션의 중첩되거나 비표준적인 응답 구조에서도 평가에 필요한 정확한 필드를 뽑아낼 수 있게 해 줘요.

Manage Transformers

출처: 문서

본문

트랜스포머 만들기 (Create a Transformer)

새 트랜스포머를 만들려면:

1. 프로젝트 설정 (Project Settings) > 트랜스포머 (Transformers) 로 이동해요
2. New Transformer 를 클릭해요
3. 트랜스포머의 고유한 Name 을 입력해요
4. 선택적으로, 트랜스포머가 하는 일을 기억하는 데 도움이 되는 Description 을 추가해요
5. 코드 편집기에 Python 함수를 작성해요
6. Save 를 클릭해요

모든 트랜스포머는 data 매개변수를 받고 변환된 결과를 반환하는 transformer 함수를 정의해야 해요:

from typing import Any

def transformer(data: Any):
    # Your logic to process the data here
    return data

from typing import Any 임포트와 def transformer(data: Any): 함수 시그니처는 고정되어 있어 수정할 수 없어요.

트랜스포머 테스트 (Test a Transformer)

내장 디버거를 사용하면 저장하기 전에 트랜스포머를 검증할 수 있어요:

1. Input 패널에 모의 입력 데이터를 입력해요 (Python 문법, 예: {"key": "value"})
2. Test 를 클릭해서 입력에 대해 트랜스포머를 실행해요
3. Output 패널에서 결과를 확인해요

테스트 데이터는 로컬에 저장되므로 매번 다시 입력하지 않고 반복할 수 있어요.

AI 연결에서 트랜스포머 사용하기 (Use Transformers in AI Connections)

트랜스포머는 AI 연결 (AI Connections)에서 AI 앱 응답에서 데이터를 추출하는 JSON 키 경로의 대안으로 사용돼요. 다음 각 필드에 트랜스포머를 할당할 수 있어요:

• 실제 출력 (Actual Output) — AI 앱의 주요 응답을 추출해요
• 검색 컨텍스트 (Retrieval Context) — 응답에서 검색 컨텍스트를 추출해요
• 호출된 도구 (Tools Called) — 도구 호출 정보를 추출해요
• 상태 (State) — 응답에서 상태 데이터를 추출해요

AI 연결을 구성할 때, 아무 파싱 섹션에서 Transformer 탭을 선택하고 드롭다운에서 사용할 트랜스포머를 고르면 돼요.

트랜스포머 관리 (Manage Transformers)

트랜스포머 목록에서 아무 행의 점 세 개 메뉴를 사용해 트랜스포머를 편집 (Edit) 하거나 삭제 (Delete) 할 수 있어요.

트랜스포머는 유료 기능이에요. 트랜스포머를 만들고 사용하려면 Team 플랜 이상이어야 해요.

더 알아보기

• AI 연결 (AI Connections)