# Csv File CSV 파일 데이터를 업로드하고, 각 행(row)을 문서(Document) 형식으로 변환하는 로더 노드입니다. 전체 파일 또는 특정 컬럼만 추출하여 다양한 텍스트 기반 파이프라인에 활용할 수 있습니다. *** #### 주요 기능 * 업로드된 CSV 파일을 각 행 단위로 Document 객체로 변환 * 특정 컬럼만 추출하여 텍스트 콘텐츠로 처리 가능 * Text Splitter 연결로 긴 텍스트 처리 가능 * 사용자 정의 메타데이터 추가 및 특정 키 제외 가능 * 파일 기반 FAQ, 보고서, 피드백, 분석 데이터 입력에 활용

#### 입력값 (Inputs) | 항목 | 설명 | 필수 여부 | | ------------------------ | ----------------------------- | ----- | | Text Splitter | 긴 텍스트 분할 처리용 노드 연결 | 선택 | | Csv File | 업로드할 CSV 파일 (로컬 업로드) | 필수 | | Single Column Extraction | 추출할 특정 컬럼명 (입력 시 해당 컬럼 값만 사용) | 선택 | *** #### 파라미터 (Parameters) | 항목 | 설명 | | ------------------- | ----------------------------------------- | | Additional Metadata | 각 문서에 추가할 사용자 정의 메타데이터 항목 | | Omit Metadata Keys | 제외할 metadata 키 목록 (예: `index, timestamp`) | *** #### 출력값 (Outputs) | 출력 항목 | 설명 | | -------- | --------------------------------------------- | | Document | 각 CSV 행을 pageContent + metadata로 구성한 문서 객체 배열 | | Text | 전체 행의 내용을 텍스트로 병합한 문자열 (선택 출력 형식) | *** #### 활용 예시 * 고객 피드백 CSV를 불러와 요약 및 감성 분석에 활용 * 세일즈 리드 목록에서 이름/내용만 추출해 이메일 자동화에 활용 * 설문 데이터 중 특정 질문 답변만 추출하여 Q\&A 생성 * 텍스트 중심의 내부 데이터셋을 LLM 학습 입력으로 활용 * 예: “content” 컬럼만 추출해 리뷰 분류 모델 입력에 활용 * 전체 행을 그대로 Document로 처리해 DB 기반 검색에 연동 가능 * 챗봇 응답 튜닝을 위한 답변 데이터 정리용 *** #### 사용 팁 * 컬럼명이 정확히 일치해야 Single Column Extraction이 정상 동작 * Text Splitter를 연결하면 각 행이 장문인 경우도 적절히 처리 가능 * `Omit Metadata Keys`를 설정하면 불필요한 컬럼 제거 가능 * CSV 파일 구조가 일정할수록 문서 처리 효율이 높아짐 *** #### 주의사항 * 빈 컬럼명 또는 비정형 구조의 CSV는 처리 오류 발생 가능 * 업로드된 파일은 노드 실행 시마다 다시 처리되므로 과도한 용량은 주의 * 컬럼명이 한글 또는 특수문자일 경우 일부 기능에 제한 발생 가능 * Single Column Extraction 입력 시 해당 컬럼이 존재하지 않으면 빈 문서 생성됨