Vectara QA Chain

Vectara QA Chain 노드는 Vectara 벡터스토어와 연동하여, 사용자의 질문에 대해 요약 기반 응답을 생성하는 고급 QA 체인 노드입니다. Vectara가 제공하는 다양한 Summarizer 모델을 선택할 수 있으며, 응답 언어 및 결과 개수도 자유롭게 설정할 수 있습니다.

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주요 기능

• Vectara 기반 문서 검색 및 요약 응답

• 다양한 GPT 기반 Summarizer 모델 선택 가능

• 응답 언어와 최대 요약 결과 개수 설정 기능

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WindyFlo Vectara QA Chain

입력값 (Inputs)

항목	설명	필수 여부
Vectara Store	검색 대상이 되는 Vectara 벡터스토어 구성 요소	필수
Input Moderation	유해하거나 부적절한 입력을 필터링하는 기능	선택
Summarizer Prompt Name	요약에 사용할 Summarizer 모델 이름	필수
Response Language	응답 언어 (예: English, Japanese 등)	선택
Max Summarized Results	요약에 사용할 최대 문서 개수	필수

Summarizer Prompt Name 선택 예시

• vectara-summary-ext-v1.2.0 (gpt-3.5-turbo)

• vectara-experimental-summary-ext-2023-small (gpt-3.5-turbo)

• vectara-summary-ext-v1.3.0 (gpt-4.0)

• vectara-experimental-summary-ext-2023-med (gpt-4.0)

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파라미터 (Parameters)

항목	설명
Summarizer Prompt Name	Vectara에서 제공하는 GPT 기반 요약기 선택 (정확도 및 응답 품질에 영향)
Max Summarized Results	응답에 포함할 최대 문서 개수 (기본값: 7)
Response Language	요약 응답 결과의 언어를 지정 (예: English)

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출력값 (Outputs)

출력 항목	설명
VectaraQAChain	요약된 응답 결과 텍스트 (LLM 응답 형식)

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활용 예시

• 방대한 문서 기반에서 신속한 요약 답변 제공

• 기업 FAQ 시스템에서 실시간 요약형 응답 제공

• Vectara 문서에 기반한 Q&A 인터페이스 구현

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사용 팁

• GPT-4 기반 Summarizer를 사용하면 정확도는 높지만, 속도는 느릴 수 있습니다.

• Max Summarized Results 값이 너무 높으면 응답이 장황해질 수 있습니다.

• Vectara Store 구성 시 적절한 필터링 조건을 함께 설정하면 더 정교한 검색 가능

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주의사항

• Vectara QA Chain은 Vectara Store가 반드시 설정되어 있어야 작동합니다.

• Summarizer 모델 이름을 정확히 입력해야 에러 없이 응답이 생성됩니다.

• 해당 노드는 GPT 기반 Summarizer와만 연동되며, Vectara 사용자 계정이 필요할 수 있습니다.

• WindyFlo에서는 Vectara QA Chain을 다른 대화형 체인(Conversation Chain, LLM Chain)과 조합하여 응답 품질을 향상시킬 수 있습니다.