GPT를 활용한 자연어 쿼리 처리
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
자연어 처리(NLP)와 구조화된 데이터 생성에 관심 있는 개발자 및 데이터 엔지니어
난이도: 중간 (JSON 스키마 정의, 프롬프트 설계 기술 필요)
핵심 요약
- GPT를 활용해 자연어를 JSON 스키마 기반 구조화된 데이터(예: 레시피)로 변환 가능
- JSON 스키마 정의 및 프롬프트 분할(스키마, 레시피, 출력 요구사항)이 핵심
- 의존성 관계(dependsOnSteps, dependsOnIngredients)를 포함한 복잡한 데이터 구조 생성 가능
섹션별 세부 요약
1. 개요
- GPT가 자연어를 정의된 스키마에 맞는 구조화된 데이터로 변환하는 기법 설명
- 레시피를 JSON 그래프로 변환하여 단계별 지침 및 의존성 시각화 가능
- 예시: 스파게티 레시피를 JSON으로 변환하는 과정 제시
2. JSON 스키마 정의
- 레시피 스키마 예시:
```json
{
"ingredients": [
{ "id": 1, "name": "olive oil", "quantity": "1 tbsp" },
...
],
"steps": [
{
"id": 1,
"name": "Prepare the saucepan",
"dependsOnSteps": [],
"dependsOnIngredients": [1]
},
...
]
}
```
dependsOnSteps
및dependsOnIngredients
필드로 단계 간 의존성 관계 정의
3. 프롬프트 구성
- 프롬프트 3단계 구성:
- 스키마 정의 (
${schemaDefinition}
) - 레시피 입력 (
${recipe}
) - 출력 요구사항 (JSON만 출력, 스키마 준수)
- "Respond with the JSON only" 명시로 출력 형식 강제
4. 샘플 출력
- 레시피의 재료(ingredients)와 단계(steps)를 JSON 배열로 구조화
- 각 재료와 단계의 id, 의존성(dependsOnSteps, dependsOnIngredients) 정보 포함
5. 안정성 확보
- 복잡한 도메인에서는 프롬프트의 명확성 강화 필요
- 스파게티 레시피는 간단한 프롬프트로도 정확한 결과 생성 가능
결론
- JSON 스키마 정의와 프롬프트 분할을 통해 GPT로 구조화된 데이터 생성 가능
- 의존성 관계를 포함한 복잡한 데이터 구조를 활용한 사용 사례(예: 단계별 지침 시각화) 제시
- 프롬프트의 명확성과 스키마의 정확성이 결과 품질에 직접적으로 영향을 미침