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Data Set Node (데이터셋 노드)

Data flow node (데이터 플로우 노드) 그룹

개요

Data Set (데이터셋) 노드는 다양한 데이터 유형을 반복 테스트 및 처리할 수 있도록 관리하고 분할할 수 있게 해줍니다. 이 노드는 여러 데이터 형식을 지원하며, 루프의 각 반복에 적합한 하위 집합으로 데이터를 분할할 수 있는 유연한 분할 방식을 제공합니다.

설명

이 노드는 텍스트, 숫자, 세그먼트, 지식 등 다양한 유형의 입력 데이터를 수용하며, 패턴, 정규식(regular expressions) 또는 사용자 정의 Python 코드를 사용하여 데이터를 분할할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다. 이는 A/B/C 테스트 시나리오와 반복 데이터 처리에 특히 유용합니다.

(Data Range) 데이터 범위 노드와 마찬가지로, (Loop Controller)루프 컨트롤러 노드와 함께 사용하여 데이터 세트 분할을 통해 자동으로 루프를 실행할 수 있습니다. 루프 컨트롤러 노드는 프로세스 플로우 그래프에 연결된 Batch content (콘텐츠 묶음처리), Data set (데이터셋), 또는 Data range (데이터 범위) 노드를 모니터링하며, 모든 반복이 완료되거나 최대 루프 횟수에 도달할 때까지 루프를 실행합니다.

사용 가이드라인

1. 입력 유형 선택
   • 데이터 유형 선택 (텍스트, 숫자, 세그먼트, 지식)
   • 적적합 입력 형식 구성
2. 분할 구성
   • 데이터 유형에 따라 분할 모드 선택
   • 분할 패턴 또는 규칙 정의
3. 처리 옵션
   • 텍스트 데이터에 대한 패턴 매칭
   • 복잡한 로직을 위한 사용자 정의 Python 코드
   • 구조화된 데이터에 대한 세그먼트별 처리

워크플로우 패턴

• 기본 텍스트 분할
• 패턴 기반 처리
• 사용자 정의 처리 루프

Table of Contents

주요 기능

• 다양한 입력 데이터 유형 지원
• 유연한 분할 모드
• 정규식 패턴 (Regular expressions) 매칭
• 사용자 정의 Python 코드 처리
• 세그먼트별 처리

이럴 때 사용하세요

• 반복 테스트 시나리오
• 데이터 분할 요구사항
• 패턴 기반 데이터 처리
• 배치(묶음) 처리 설정

이렇게 사용하세요

• 적절한 데이터 유형 선택
• 명확한 분할 규칙 정의
• 배포 전에 패턴 테스트
• 분할 시 경계 사례 처리
• 처리 로직 문서화

기술 세부사항

텍스트/숫자 분할 모드:

• 패턴 매칭: 정규식(regex) /pattern/구문 사용
• 분할 패턴: 구분자 패턴 정의
• Python 코드: 사용자 정의 분할 로직

컨텐츠/세그먼트/지식 모드:

• 세그먼트별: 각 세그먼트를 개별적으로 처리
• Python 코드: 사용자 정의 세그먼트 처리

기본 패턴:

• 기본 분할 패턴: \\n (줄바꿈)
• 패턴 매칭 예시: /start.*stop/m
• 사용자 정의 Python: output = data.split()

파라미터

입력 형식

출력 형식

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