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  1. 노드 설명

LLM

LLM 노드#

LLM(Large Language Model)을 호출하여 응답을 생성하는 노드입니다.

LLM 모델#

Group 633083 4 (1).png
에이전트가 답변을 생성할 때 사용할 LLM 모델을 선택합니다.
이용중이신 과금 Plan 별로 사용가능한 모델이 제한될 수 있습니다.(상세한 모델 제약사항은 영업팀에 문의해주세요.)

각 모델별 가이드를 참고하여 서비스에 적합한 LLM을 선택해주세요.
GPT
Open ai
Azure
Claude
Antropic
vertex
Hyper Clova
Gemini
Llama
Xionic
Xionic은 sionic에서 자체 개발한 모델입니다.(이용을 원하시는 경우, 영업팀에 문의해주세요.)

LLM 파라미터#

Top P
Top P는 생성된 텍스트의 랜덤성을 조절합니다. LLM은 텍스트를 생성할 때 가능성이 높은 단어들의 집합에서 무작위로 선택을 하는데, Top P가 클수록 모델이 더 다양하고 예측하기 어려운 단어를 선택하게 됩니다. Top P가 낮을수록 모델이 예측 가능한 단어를 선택합니다.
즉, 창의적이고 흥미로운 텍스트를 생성하길 원한다면 Top P를 높이고, 반대를 원한다면 Top P를 낮추면 좋습니다.
Maximum length
Temperature
Frequency Penalty
Presence Penalty
Stop sequences
Seed

프롬프트#

Group 633083 7.png
모델이 답변을 생성할 때 참고하는 지시문을 직접 커스터마이징할 수 있습니다.
SYSTEM / USER Prompt 역할별로 작성 가능하며, 기본 응답 스타일이나 행동 방식을 정의합니다.
SYSTEM Prompt: 모델의 기본 동작이나 태도를 설정하는 데 사용됩니다. 이 프롬프트는 모델이 어떻게 응답할지에 대한 지침을 제공하며, 모델의 스타일, 톤, 행동 양식을 지정합니다.
USER Prompt: 사용자 요청이나 질문이 포함되는 부분입니다. 사용자는 모델에게 질문을 던지거나, 특정 작업을 요청하는 등의 방식으로 유저 프롬프트를 사용합니다. 모델은 유저 프롬프트에 따라 답변을 제공합니다.

이 외의 기능#

Group 633083 6.png

펑션콜#

외부 시스템과의 연동을 위해 모델이 특정 함수를 호출할 수 있도록 정의합니다.
각 함수에는 이름, 설명, properties을 설정할 수 있습니다.

지식 청크 포맷#

지식 청크를 LLM에 전달할 때 어떤 형식으로 주입할지 정의합니다.
{{인덱스}}: 검색된 정보의 개수만큼 자동으로 넘버링을 매겨줍니다.
{{파일명}}: 검색된 정보가 포함되어있던 파일명을 표시해줍니다.
{{페이지}}: 일부 한글 문서는 페이지 메타정보가 포함되지 않습니다.
{{내용}}: 검색된 정보의 본문 내용입니다.

히스토리 턴 수#

모델에게 이전 대화 맥락을 몇 턴까지 전달할지 설정합니다.
값이 클수록 더 많은 문맥을 참고할 수 있지만, 토큰 사용량도 증가합니다.
Modified at 2026-06-15 05:00:18
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