# 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. *** ### 주요 기능 * Vectara 기반 문서 검색 및 요약 응답 * 다양한 GPT 기반 Summarizer 모델 선택 가능 * 응답 언어와 최대 요약 결과 개수 설정 기능 ***

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)` *** #### 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) | *** #### 출력값 (Outputs) | 출력 항목 | 설명 | | -------------- | ------------------------- | | VectaraQAChain | 요약된 응답 결과 텍스트 (LLM 응답 형식) | *** ### 활용 예시 * 방대한 문서 기반에서 신속한 요약 답변 제공 * 기업 FAQ 시스템에서 실시간 요약형 응답 제공 * Vectara 문서에 기반한 Q\&A 인터페이스 구현 *** ### 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 *** ### 주의사항 * Vectara QA Chain은 **Vectara Store**가 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 Chain`을 다른 대화형 체인(`Conversation Chain`, `LLM Chain`)과 조합하여 응답 품질을 향상시킬 수 있습니다.