Langchain Document Transformers: AI 문서 처리의 핵심 기술 알아보기

1. Data Connection의 전체 구조

인공지능(AI)을 활용한 자연어 처리와 문서 처리 작업에서는 데이터를 효과적으로 관리하고 처리하는 것이 매우 중요합니다. 이를 위해 Langchain은 데이터 연결(Data Connection)의 전체 구조를 체계적으로 설계하였습니다. 이 구조는 다음과 같은 주요 구성 요소들로 이루어져 있습니다:

• Document Loaders: 다양한 소스에서 문서를 불러오는 역할을 합니다. 웹 페이지, 데이터베이스, 파일 시스템 등에서 문서를 로드하여 후속 작업을 위해 준비합니다.
• Document Transformers: 로드된 문서를 필요한 형태로 변환하는 단계입니다. 여기에는 문서 분할, Q&A 형식으로의 변환, 중복 문서 삭제 등이 포함됩니다. 이 과정은 원본 데이터를 보다 정교하게 처리할 수 있도록 돕습니다.
• Text Embedding Models: 구조화되지 않은 텍스트를 벡터로 변환합니다. 텍스트가 부동 소수점 숫자 목록으로 변환되면, 이후 작업에서 더 쉽게 분석하고 처리할 수 있습니다.
• Vector Stores: 변환된 벡터 데이터를 저장하고, 필요할 때 검색할 수 있는 공간입니다. 효율적인 검색과 관리를 위해 벡터 스토어가 사용됩니다.
• Retrievers: 저장된 데이터를 쿼리하여 필요한 정보를 검색하는 도구입니다. 사용자는 특정 질문이나 요청에 맞는 데이터를 신속하게 찾을 수 있습니다.

이러한 구조를 통해, Langchain은 다양한 소스에서 데이터를 로드하고, 이를 정교하게 처리하여 최종적으로 AI 모델이 효과적으로 활용할 수 있도록 합니다.

2. Document Transformers의 필요성과 사용 방법

Document Transformers는 로드된 문서를 필요에 맞게 변환하는 중요한 역할을 담당합니다. 문서가 로드된 이후, 단순히 원본 그대로 사용하는 것이 아니라, 상황에 맞게 조정이 필요합니다. 이러한 변환 과정에서 대표적인 기능으로 Text Splitters가 있습니다.

Text Splitters와 RecursiveCharacterTextSplitter

Text Splitters는 큰 문서를 더 작은 조각으로 나누는 도구입니다. 예를 들어, 긴 문서를 여러 단락으로 나누거나, 챕터별로 분할하여 관리할 수 있습니다. 이는 특히 대규모 문서를 처리할 때 매우 유용합니다. 분할된 문서는 이후 처리 과정에서 더욱 정교한 분석과 검색이 가능해집니다.

이 중 RecursiveCharacterTextSplitter는 가장 많이 사용되는 방법 중 하나입니다. 이 방법은 문서를 일정한 문자 수로 나누되, 자연스러운 문맥을 유지하기 위해 단락, 문장, 단어 등의 기준을 순차적으로 적용합니다. 예를 들어, 단락을 기준으로 나누고, 만약 단락이 너무 길면 문장 단위로, 그래도 길다면 단어 단위로 재차 나누는 방식입니다. 이 과정은 문서의 자연스러운 흐름을 유지하면서도, 필요한 크기로 문서를 효과적으로 분할할 수 있게 해줍니다.

반응형

3. Document Transformers의 사용 예시

이제 실제로 Document Transformers를 어떻게 사용할 수 있는지 간단한 예제를 통해 알아보겠습니다.

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 긴 문서를 준비합니다.
long_document = """
여기에 매우 긴 텍스트가 있다고 가정해봅시다. 이 텍스트는 여러 문단으로 구성되어 있으며,
각 문단은 다양한 길이의 문장들로 이루어져 있습니다. 이 문서를 처리하려면 적절히 분할이 필요합니다.
"""

# RecursiveCharacterTextSplitter를 사용하여 문서를 분할합니다.
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=100,  # 분할할 텍스트 조각의 최대 길이
    chunk_overlap=20  # 각 조각 간의 중복 부분
)

split_texts = splitter.split_text(long_document)

# 분할된 텍스트 출력
for i, text in enumerate(split_texts):
    print(f"텍스트 조각 {i+1}:")
    print(text)
    print("\n")

이 예제에서는 긴 텍스트를 100자씩 분할하되, 각 조각이 자연스럽게 연결될 수 있도록 20자의 중복을 유지하도록 설정했습니다. 이 방법을 통해 긴 문서를 여러 조각으로 나누어도 문맥을 해치지 않으면서 효과적으로 분할할 수 있습니다.

728x90

Langchain의 Document Transformers는 자연어 처리 작업에서 필수적인 도구로, 원본 문서를 더 작은 조각으로 분할하고, 중복을 제거하거나 Q&A 형식으로 변환하는 등 다양한 변환 작업을 수행할 수 있습니다. 특히 Text Splitters와 RecursiveCharacterTextSplitter는 대규모 문서의 효율적 처리를 가능하게 하며, AI 모델이 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 지원합니다. 이처럼 Langchain을 통해 문서 처리 작업을 한층 더 체계적이고 효율적으로 수행할 수 있습니다.