AI 요약관련 정보

• LLM의 텍스트 응답은 유용하지만 비정형 데이터이므로 정확한 정보 추출 및 시스템 통합이 어렵습니다. 🧩
• JSON 스키마나 Pydantic 모델을 사용하여 텍스트 출력을 구조화된 형식(예: JSON)으로 변환할 수 있습니다. 🧱
• Llama Index는 LLM 기반 에이전트를 구축하기 위한 프레임워크로, 벡터 데이터베이스, 데이터 처리 도구, OpenAI, Gemini 등과의 통합을 제공합니다. 🧰
• Pydantic은 데이터 유효성 검사 및 변환 라이브러리로, 모델 클래스를 JSON 스키마로 변환하여 LLM이 데이터를 구조화하는 데 도움을 줍니다. ⚙️
• Llama Index의 structured LLM을 사용하면 PDF 파일의 텍스트를 읽어 들여 Pydantic 모델 클래스에 정의된 구조화된 데이터로 추출할 수 있습니다. 📚
• OpenAI API 키를 사용하여 OpenAI 모델과 상호 작용하고, 추출된 데이터를 JSON 형식으로 출력할 수 있습니다. 🔑
• Pydantic 모델의 타입 어노테이션을 통해 문자열 데이터를 datetime 객체로 자동 변환할 수 있습니다. ⏰
• Llama Index는 다양한 데이터 리더(PDF, Airbyte, Airtable 등)를 제공하여 데이터 로딩을 간편하게 합니다. 🗂️
• structured LLM은 텍스트와 모델 정의를 기반으로 구조화된 출력을 생성하며, 이는 텍스트 응답이 아닌 구조화된 JSON 응답입니다. 💡
• 필드에 대한 자연어 설명을 제공하는 Pydantic 어노테이션을 사용하면 LLM에서 더 나은 출력을 얻을 수 있습니다. ✍️