RunnablePassthrough

 

 

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⭐ 역할

 

 

🧩 역할

• 데이터를 변환하거나 수정할 필요가 없는 경우
• 파이프라인의 특정 단계를 건너뛰어야 하는 경우
• 디버깅 또는 테스트 목적으로 데이터 흐름을 모니터링해야 하는 경우

 

🤖 예제로 흐름 파악하기

• tax_deduction_question가 invoke를 통해, tax_deduction_chain의 question: RunnablePassthrough로 들어감
• 마찬가지로 tax_base_equation_question이 tax_base_retrieval_chain의 question: RunnablePassthrough로 들어감
• tax_base_equation_chain의 tax_base_equation_information에는 tax_base_retrieval_chain이 들어옴

tax_base_retrieval_chain = (
    {'context': retriever, 'question': RunnablePassthrough()} 
    | rag_prompt 
    | llm 
    | StrOutputParser()
)

tax_base_equation_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ('system', '사용자의 질문에서 과세표준을 계산하는 방법을 수식으로 나타내주세요. 부연설명 없이 수식만 리턴해주세요'),
    ('human', '{tax_base_equation_information}')
])

tax_base_equation_chain = (
    {'tax_base_equation_information': RunnablePassthrough()}
    | tax_base_equation_prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

tax_base_chain = {'tax_base_equation_information' : tax_base_retrieval_chain} | tax_base_equation_chain

def get_tax_base_equation(state: AgentState) -> AgentState:
    tax_base_equation_question = '주택에 대한 종합부동산세 계산시 과세표준을 계산하는 방법을 수식으로 표현해서 알려주세요'
    tax_base_equation = tax_base_chain.invoke(tax_base_equation_question)

    return {'tax_base_equation': tax_base_equation}
    
    tax_deduction_chain = (
    {'context': retriever, 'question': RunnablePassthrough()} 
    | rag_prompt 
    | llm 
    | StrOutputParser()
)

def get_tax_deduction(state: AgentState) -> AgentState:
    # 공제금액을 묻는 질문을 정의합니다.
    tax_deduction_question = '주택에 대한 종합부동산세 계산시 공제금액을 알려주세요'
    
    # tax_deduction_chain을 사용하여 질문을 실행하고 결과를 얻습니다.
    tax_deduction = tax_deduction_chain.invoke(tax_deduction_question)
    
    # state에서 'tax_deduction' 키에 대한 값을 반환합니다.
    return {'tax_deduction': tax_deduction}

 

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출처

https://wikidocs.net/235580

01. RunnablePassthrough