AI 작업대 / 빌더 우선
AI 및 LLM 도구
언어 모델을 구축하는 사람과 모델이 읽는 사이트를 운영하는 사람을 위한 도구입니다. 프롬프트와 도구 스키마를 구성하고, 모델이 반환한 JSON을 복구하고, 검색을 위해 문서가 어떻게 분할되는지 확인하고, 어떤 AI 크롤러가 페이지를 읽을 수 있는지 결정합니다. 마지막 그룹의 도구는 브라우저에서 소형 모델을 실행하므로 사진이나 스캔 파일이 기기 밖으로 나가지 않습니다.
지금 사용 가능
LLM으로 구축하기
프롬프트, 도구 호출 스키마, 모델이 반환하는 구조화된 출력을 다룹니다.
시스템 프롬프트 생성기
XML 섹션과 형식이 지정된 OpenAI/Claude 도구 호출 JSON 스키마로 구조화된 LLM 시스템 프롬프트를 생성합니다.
JSON 복구
서버 왕복 없이 LLM이 생성한 잘린 JSON, 잘못된 JSON, 작은따옴표 또는 이스케이프되지 않은 JSON을 복구합니다.
JS 객체를 JSON으로
따옴표 없는 JS 객체 리터럴, 작은따옴표, 후행 쉼표를 엄격한 JSON 페이로드로 변환합니다.
JSON Schema 생성기
샘플 JSON 페이로드에서 JSON Schema 정의를 자동으로 추론하고 생성합니다.
JSON Schema
브라우저에서 JSON 데이터를 JSON Schema 선언과 대조해 로컬로 검증하고 명확한 오류 경로를 확인합니다.
RAG 텍스트 청커
브라우저에서 RAG 벡터 인덱싱을 위한 텍스트 분할 전략, 토큰 및 문자 청크 크기와 오버랩을 시각화합니다.
AI가 읽을 수 있는 사이트 만들기
AI 크롤러가 가져갈 수 있는 내용과 실제로 가져갔을 때 찾는 내용을 확인합니다.
내 기기에서 실행되는 AI
브라우저 탭에서 실행되므로 파일이 업로드되지 않는 모델입니다.
파싱할 수 있는 출력 얻기
LLM 기능의 대부분의 실패는 잘못된 답변이 아니라 사용할 수 없는 답변에서 발생합니다. 설명문으로 감싼 응답, 끝에 붙은 쉼표, 작은따옴표로 작성한 키, 토큰 한도에 도달해 중간에 잘린 객체 등이 해당합니다. 원하는 형식을 JSON Schema로 설명하십시오. 샘플에서 JSON to JSON Schema 생성기가 스키마를 작성해 줍니다. 그런 다음 설명문으로 JSON을 요청하는 대신 모델의 구조화된 출력 또는 도구 호출 기능에 전달하십시오.
응답이 여전히 손상된 상태로 도착하면 LLM JSON 복구 도구가 기계적인 오류를 수정하고, JS 객체를 JSON으로 변환하는 변환기가 JavaScript 스타일 리터럴을 처리하며, JSON Schema 검증 도구가 코드에서 사용하기 전에 결과가 스키마와 일치하는지 확인합니다. 시스템 프롬프트 생성기는 이 모든 과정의 지침과 도구 정의를 하나의 일관된 형식으로 관리합니다.
검색을 위한 청킹
검색 시스템은 찾은 청크를 바탕으로 답변하므로, 분할 방식에 따라 모델이 볼 수 있는 내용이 결정됩니다. 청크가 너무 작으면 의미를 부여하는 문장을 잃고, 너무 크면 관련 없는 내용 속에 필요한 줄이 묻히며 임베딩하고 전송하는 비용이 늘어납니다. 겹침을 사용하면 경계를 가로지르는 문장을 양쪽에서 찾을 수 있지만, 해당 문장을 두 번 저장해야 합니다.
RAG 텍스트 청커는 지정한 크기와 겹침에 따라 문서가 정확히 어디에서 나뉘는지 보여 줍니다. 분할 때문에 발생한 잘못된 답변을 역추적하는 것보다 빠르게 확인할 수 있습니다.
AI 크롤러가 읽을 내용 결정하기
학습 크롤러, AI 검색 크롤러, 사용자를 대신해 가져오는 요청은 서로 다른 User-agent 토큰을 사용합니다. 따라서 사이트는 학습 크롤러를 거부하면서도 AI 답변에는 계속 표시될 수 있습니다. AI 크롤러 검사 도구는 사이트의 robots.txt를 10개의 토큰과 비교해 각각 설명하고, robots.txt 검사 도구는 전체 파일을 보여 줍니다.
읽히기를 원하는 페이지에는 llms.txt 파일을 사용해 모델을 유용한 문서로 안내하고, 구조화된 데이터로 페이지의 내용을 명확히 설명할 수 있습니다. 어느 쪽도 보장되지는 않지만 비용이 거의 들지 않습니다.
브라우저에 머무는 모델
OCR 및 사진 도구는 페이지 안에서 모델을 실행합니다. 처음 사용할 때 모델을 다운로드하며, 크기는 몇 MB입니다. 그 후에는 사용자의 프로세서에서 작업이 진행되므로 스캔한 계약서, 여권 사진, 스크린샷을 어디에도 업로드하지 않고 읽고 처리할 수 있습니다.
대신 구형 기기에서는 속도가 느릴 수 있고 소형 모델의 한계가 있습니다. 이미지를 텍스트로 변환 및 스캔한 PDF를 텍스트로 변환은 인쇄된 텍스트는 잘 처리하지만 손글씨는 잘 처리하지 못합니다. 여권 사진 제작기는 얼굴과 배경을 자동으로 찾지만, 결과를 해당 국가의 규정과 비교해 확인해야 합니다.