ListJoiner
ListJoiner
여러 리스트를 하나의 평평한 리스트로 합쳐주는 컴포넌트예요. 인덱싱·쿼리 파이프라인에서 문서 리스트를 반환하는 컴포넌트(여러 Retriever나 여러 Converter) 뒤에 두면 돼요.
출처: ListJoiner
본문
개요
ListJoiner 컴포넌트는 여러 리스트를 하나의 리스트로 합쳐요. 서로 다른 파이프라인 컴포넌트의 리스트를 결합하거나, LLM 응답을 병합하거나, 다단계 데이터 처리를 다루거나, 여러 소스의 데이터를 한 리스트로 모을 때 유용해요.
항목들은 각 입력 리스트가 파이프라인에서 처리된 순서대로 정렬돼요.
선택적으로 list_type_ 파라미터로 합칠 리스트의 예상 타입(예: List[ChatMessage])을 지정할 수 있어요. 설정하지 않으면 ListJoiner는 혼합 데이터 타입이 들어 있는 리스트도 받아들여요.
사용법
단독 사용:
from haystack.components.joiners import ListJoiner
list1 = ["Hello", "world"]
list2 = ["This", "is", "Haystack"]
list3 = ["ListJoiner", "Example"]
joiner = ListJoiner()
result = joiner.run(values=[list1, list2, list3])
print(result["values"])
파이프라인 안에서:
from haystack.components.builders import ChatPromptBuilder
from haystack.components.generators.chat import OpenAIChatGenerator
from haystack.dataclasses import ChatMessage
from haystack import Pipeline
from haystack.components.joiners import ListJoiner
from typing import List
user_message = [
ChatMessage.from_user("Give a brief answer the following question: {{query}}"),
]
feedback_prompt = """
You are given a question and an answer.
Your task is to provide a score and a brief feedback on the answer.
Question: {{query}}
Answer: {{response}}
"""
feedback_message = [ChatMessage.from_system(feedback_prompt)]
prompt_builder = ChatPromptBuilder(template=user_message)
feedback_prompt_builder = ChatPromptBuilder(template=feedback_message)
llm = OpenAIChatGenerator(model="gpt-4o-mini")
feedback_llm = OpenAIChatGenerator(model="gpt-4o-mini")
pipe = Pipeline()
pipe.add_component("prompt_builder", prompt_builder)
pipe.add_component("llm", llm)
pipe.add_component("feedback_prompt_builder", feedback_prompt_builder)
pipe.add_component("feedback_llm", feedback_llm)
pipe.add_component("list_joiner", ListJoiner(List[ChatMessage]))
pipe.connect("prompt_builder.prompt", "llm.messages")
pipe.connect("prompt_builder.prompt", "list_joiner")
pipe.connect("llm.replies", "list_joiner")
pipe.connect("llm.replies", "feedback_prompt_builder.response")
pipe.connect("feedback_prompt_builder.prompt", "feedback_llm.messages")
pipe.connect("feedback_llm.replies", "list_joiner")
query = "What is nuclear physics?"
ans = pipe.run(
data={
"prompt_builder": {"template_variables": {"query": query}},
"feedback_prompt_builder": {"template_variables": {"query": query}},
},
)
print(ans["list_joiner"]["values"])