AI 모델이며 기존 Grok 패턴 매칭 도구와 직접 관련이없는 Grok 3과 함께 작업 할 때는 기존 Grok 라이브러리를 사용하는 사용자 정의 데이터와 직접 통합되지 않습니다. 그러나 Grok과 유사한 구조화 된 패턴으로 사용자 정의 데이터를 처리하려면 다음 라이브러리 및 도구를 사용할 수 있습니다.
1. AICER의 Grok Java 라이브러리 :이 라이브러리는 Grok 패턴을 사용하여 구조화되지 않은 데이터에서 구조화 된 데이터를 추출하도록 설계되었습니다. 이를 통해 사용자 정의 패턴을 정의하고 Java 응용 프로그램에 통합 할 수 있습니다 [1].
2. AWS Glue Grok Custom Classifiers : AWS 생태계 내에서 작업하는 경우 AWS Glue는 Grok 패턴을 사용하여 다양한 데이터 형식을 분류하고 구조화하는 강력한 도구를 제공합니다. Grok 패턴을 사용하여 사용자 정의 분류기를 특정 데이터 형식에 맞게 정의 할 수 있습니다 [2].
3. Grok Debugger : Grok 3과 직접 관련이 없지만 Grok Debugger는 다양한 로그 형식에 적용 할 수있는 Grok 패턴을 테스트하고 정제하는 데 유용한 도구입니다. 구조화되지 않은 로그를 구조화 된 데이터로 변환하여 로그 분석을 단순화하는 데 도움이됩니다 [4].
AI 모델 인 Grok 3의 경우 일반적으로 API 또는 Vectal 또는 기타 XAI 플랫폼과 같은 플랫폼과 통합을 통해 사용합니다. 이 플랫폼은 텍스트 생성 또는 데이터 분석과 같은 작업을 위해 Grok 3과 함께 작동하는 도구와 인터페이스를 제공하지만 전통적인 Grok 패턴 일치와 직접적으로 포함하지는 않습니다 [5] [6] [7].
Grok 3을 사용자 정의 데이터와 통합 해야하는 경우 API 또는 지원되는 플랫폼 인터페이스를 통해 패턴 일치보다는 AI 기능에 중점을 둡니다.
인용 :[1] https://github.com/aicer/grok
[2] https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/custom-classifier.html
[3] https://latenode.com/blog/understanding-grok-patterns-a-deep-dive-for-data-engineers
[4] https://latenode.com/blog/a-complete-guide-to-using-the-grok-debugger
[5] https://www.youtube.com/watch?v=picepk8lb48
[6] https://productscope.ai/blog/how-to-use-grok-3/
[7] https://www.chatbase.co/blog/grok-3
[8] https://www.datacamp.com/blog/grok-3