Structured Output Parser 노드 일반적인 문제

n8n 워크플로 자동화 플랫폼의 Structured Output Parser 노드에서 발생하는 일반적인 문제와 질문에 대한 문서입니다. 문제 세부 정보와 권장 해결 방법을 포함합니다.

Structured Output Parser 노드 에서 발생하는 일반적인 오류와 문제, 그리고 해결 또는 문제 해결 방법을 안내합니다. 파라미터 처리 # Structured Output Parser 노드는 서브 노드 입니다. 서브 노드는 표현식을 사용하여 여러 항목을 처리할 때 다른 노드와 다르게 동작합니다. 루트 노드 를 포함한 대부분의 노드는 입력으로 임의의 수의 항목을 받아 처리하고 결과를 출력합니다. 표현식을 사용하여 입력 항목을 참조할 수 있으며, 노드는 각 항목에 대해 순서대로 표현식을 해석합니다. 예를 들어, 다섯 개의 이름 값이 입력으로 주어지면, 표현식 {{ $json.name }} 은 각 이름을 순서대로 해석합니다. 서브 노드에서는 표현식이 항상 첫 번째 항목으로 해석됩니다. 예를 들어, 다섯 개의 이름 값이 입력으로 주어지면, 표현식 {{ $json.name }} 은 항상 첫 번째 이름으로 해석됩니다. AI 노드에 Structured Output Parser 노드 추가 # 출력 파서 노드를 선택한 AI 루트 노드 에 연결할 수 있습니다. 노드에 Structured Output Parser를 추가하려면, 형식화하려는 AI 루트 노드에서 Require Specific Output Format 옵션을 활성화합니다. 옵션이 활성화되면 새로운 output parser 연결 포인트가 표시됩니다. output parser 연결 포인트를 클릭하여 Structured Output Parser 노드를 노드에 추가하세요. 중간 단계 형식화에 Structured Output Parser 사용 # Structured Output Parser 노드는 AI 에이전트의 최종 출력을 구조화합니다. 다른 AI 도구나 단계에 전달할 중간 출력을 구조화하기 위한 것이 아닙니다. 중간 출력에 특정 형식을 요청하려면, AI Agent 의 System Message 에 응답 구조를 포함하세요. 메시지에는 에이전트가 결과의 템플릿으로 사용할 스키마 또는 예시 응답을 포함할 수 있습니다. 에이전트에서 출력 구조화 # 구조화된 출력 파싱은 에이전트 와 작업할 때 종종 신뢰성이 떨어집니다. 워크플로에서 에이전트를 사용하는 경우, n8n은 에이전트에서 데이터를 받아 파싱하는 별도의 LLM-chain 을 사용하는 것을 권장합니다. 이는 에이전트 워크플로에서 직접 파싱하는 것보다 더 좋고 일관된 결과를 가져옵니다.