워크플로우 기반 채팅에서 파일 업로드하기

워크플로우 구현 후 채팅 애플리케이션 배포 시 영상, 테이블, 문서 형식의 다양한 확장자 파일을 업로드하고, 파일 내용의 텍스트를 로드할 수 있습니다. 이 글은 워크플로우 기반 채팅 애플리케이션 내 업로드 기능을 추가하는 방법에 대한 포스팅입니다.

1. 파일 업로드를 위한 전처리기 설정

다양한 확장자 파일 업로드를 지원하는 ‘파일 업로드 통합 전처리기’가 구현되어 있습니다.

작성 당시 ID: 199
지원하는 파일 형식
- 음성: mp3, m4a, wav
- 테이블: csv, xlsx
- 문서: hwp, hwpx, docx, pdf, ppt, pptx, txt, json, md

코드 확인 후 ‘배포 이력’ 메뉴에서 배포 시,

이미지: **‘mnc/docling-default-preprocessor’**를 이미지로,
인스턴스: ‘small’ 이상의 사이즈로

설정 하여 배포합니다.

음성 파일 관련 코드

음성 파일 처리는 내부 배포된 whisper-large-v3 모델을 호출해 음성을 텍스트로 변환한 뒤, 변환된 텍스트를 리턴하는 것으로 진행됩니다.

AudioLoader 클래스는 음성 파일 처리를 위한 모듈을 포함합니다.

DocumentProcessor 클래스의 __call__ 에서 해당 클래스의 파라미터값을 설정합니다.

file_path: 업로드된 파일 경로
req_url : 요청을 보낼 모델의 주소 (모델 변경 시 코드 내 주소를 수정해야 합니다)
req_data : 요청 데이터 형식 (모델 변경 시 맞추어 수정이 필요합니다)
chunk_sec : 모델에 보내는 파일 청크 길이 (29초로 설정되어 있습니다)
- 파일이 여러 청크로 나뉘어 모델에 보내지고, 멀티스레드로 처리된 뒤, 텍스트 청크가 합쳐져 최종 리턴됩니다.
tmp_path : 파일 청크를 저장할 임시 폴더 경로 (텍스트 변환 완료 후 삭제됩니다)

음성 파일을 다른 형식의 파일과 구분하기 위해 최종 텍스트 앞단에 "[AUDIO]" 를 붙여 리턴합니다. 조건 부여 등에 사용할 경우, 워크플로우 내에서 조작이 필요합니다(2.의 내용 참고).
- 필요 없는 경우 전처리기 코드에서 삭제하거나, 워크플로우 내 코드에서 제외할 수 있습니다.

테이블 파일 관련 코드

테이블(Tabular) 파일 처리는 pandas.DataFrame 으로 읽어 들인 내용과 컬럼 관련 등 메타 정보를 JSON 형식으로 정리 후, 해당 dict를 str 으로 변환해 리턴합니다. TabularLoader 클래스에 관련 모듈이 포함되어 있습니다.

첫 셀(1A)부터 하나의 테이블이 한 시트에 존재하는 데이터를 가정하였습니다.
csv의 경우 시트가 존재하지 않으므로 싱글 시트, xlsx의 경우는 멀티플 시트를 가정하고 구현했습니다.
data_dict 의 정확한 k-v는 코드를 참고해주세요.

리턴 텍스트 내 "[DA]" : 해당 전처리기 코드는 csv, xlsx 파일인 경우 ‘데이터 분석 에이전트’ 모듈을 통과하는 것을 가정하고 작성 되었습니다. 여러 형식의 파일 업로드 시 구분하기 위한 조건으로 "[DA]" 를 텍스트 맨 앞단에 붙여 리턴합니다.
- 워크플로우에서"[DA]" 를 제외한 JSON 데이터만을 활용하기 위해서는 추가적인 처리가 필요합니다(2.의 내용 참고).
- 해당 조건이 필요 없을 시 "[DA]" 를 코드에서 삭제해주시면 됩니다.