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Batch Content Node (콘텐츠 묶음처리 노드)

Data flow node (데이터 플로우 노드) 그룹

개요

Batch Content (콘텐츠 묶음처리) 노드는 대량의 콘텐츠 세트를 더 작은 단위로 나누어 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 이 노드는 지정된 원하는 크기의 그룹으로 콘텐츠를 반복 처리할 수 있는 기능을 제공하며, 콘텐츠를 순차적으로 또는 원하는 단위로 처리해야 하는 작업에 적합합니다.

대표적 사용 사례는 다음과 같습니다. Import Content (콘텐츠 가져오기) 노드에서 여러개의 콘텐츠 (예: 업로드된 이미지나 스크랩된 웹 페이지처럼 많은 수의 콘텐츠 항목을 포함한 세트)를 입력받아, 이를 한 번에 지정하는 개수의 콘텐츠만큼 LLM으로 전송하여 OCR 또는 지식 추출 작업을 수행합니다. 그 결과를 Add content 노드에 저장 할 수도 있습니다.

설명

이 노드는 콘텐츠 가져오기 또는 선택 항목을 받아 지정된 크기의 콘텐츠 묶음을 출력합니다. 실행 중 상태를 유지하여 여러 콘텐츠의 진행 상황을 추적하며, 배치 프로세스와 반복을 자동으로 관리합니다. 이 노드를 통과하는 각 플로우 루프는 다음 콘텐츠 묶음을 출력하게 됩니다.

이 노드는 Loop Controller 노드와 연동하여 작동하도록 설계되었습니다. Batch Content (콘텐츠 묶음처리)노드가 포함된 플로우 그래프 내 모든 콘텐츠가 처리되면 루프를 자동으로 종료하여 진행 상황을 추적합니다.

사용 가이드라인

1. 콘텐츠 묶음의 크기 구성
   • 처리 요구 사항에 따라 적절한 콘텐츠 묶음 크기를 설정하세요. 예를 들어, 멀티모달 LLM에 이미지를 묶음으로 전송할 때, 한 번에 1개 또는 2개씩 보내는 것이 LLM 분석의 신뢰성을 높이는 데 도움이 됩니다.
   • 성능 영향을 고려하세요.
2. 입력 콘텐츠 관리
   • 입력 콘텐츠가 적절한 구조로 설계되었는지 확인하세요.
   • 콘텐츠 크기 변동의 가능성을 고려한 뒤 설계하세요.

워크플로우 패턴

• 간단한 묶음처리 플로우
• 다단계 묶음 처리
• 반복 분석 플로우

주요 기능

• 묶음 크기 설정 가능
• 배치 자동 관리
• 순차적 콘텐츠 처리
• 실행 중 상태 유지
• 반복 루프 지원

이럴 때 사용하세요

• 대용량 콘텐츠를 묶음 단위로 처리할 때
• 순차적인 콘텐츠 분석이 필요할 때
• 분산 처리 작업을 설계할 때
• 호출 속도 제한이 있는 작업에 대응할 때
• 여러 콘텐츠를 일괄로 처리할 때

이렇게 사용하세요

• 콘텐츠 특성에 맞는 묶음 크기를 설정하세요
• 처리 성능을 지속적으로 모니터링하세요
• 묶음 간 전환이 자연스럽게 이루어지도록 하세요
• 콘텐츠 크기 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 계획하세요

파라미터

입력 형식

출력 형식

• 콘텐츠 특성에 맞는 묶음 크기를 설정하세요
• 처리 성능을 지속적으로 모니터링하세요
• 묶음 간 전환이 자연스럽게 이루어지도록 하세요
• 콘텐츠 크기 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 계획하세요