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RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

3.4 LangChain을 활용한 Vector Database 변경 (Chroma ➡️ Pinecone)

답변 관련 질문

해결된 질문

202

fwm8

작성한 질문수 4

0

3.4 벡터 데이터베이스로 pinecone 설정하는 강의를 듣고 있는데 최종 답변이 아래와 같이 나왔습니다.

처음에는 답변이 잘 나오다가 어느 순간부터 관련 정보가 없다고 나오는데 혹시 그 이유에 대해 알 수 있을까요?

{'query': '연봉 5천만원인 거주자의 종합소득세는?', 'result': '죄송합니다. 제공된 문서에 구체적인 소득세율이나 계산 방법에 대한 정보가 없어서, 연봉 5천만원인 거주자의 종합소득세를 정확하게 계산할 수 없습니다.'}

vector-database llm langchain rag openai-api

답변 2

0

제이쓴

안녕하세요!

잘 따라오고 계신 것 같아요

질문하신 내용에대한 답변은 3.5, 3.6강에 있습니다. 계속 화이팅입니다!

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. fwm8님.

강의 중 경험하신 이슈에 대해 설명드리겠습니다. 사용자가 쿼리를 전달했을 때, 모델이 다음과 같은 이유로 “관련 정보가 없다”라고 응답할 수 있습니다:

  1. 데이터 불충분: Pinecone에 등록된 데이터가 충분하지 않거나, 필요한 정보가 포함되어 있지 않을 수 있습니다. 특히 구체적인 세율이나 세법에 관한 정보가 누락되었을 가능성이 있습니다.

  2. 정보 검색의 정확도 문제: 설정된 퀄리티 파라미터에 따라 검색된 문서의 유사도가 낮다고 판단되어, 해당 정보를 제공하지 않는 경우입니다. 이때 유사도 점수를 확인하고, 필터링이 올바르게 설정되었는지 검토해보시기 바랍니다.

  3. 임베딩 오류: 필요 데이터의 임베딩이 잘못되었거나, Pinecone 인덱스에 잘못 업로드된 경우입니다. 데이터를 재검토하고, 임베딩 프로세스를 확인하십시오.

이와 관련된 강사님의 답변 중 유사한 사례들을 참고하면 더욱 이해하기 쉬우실 것입니다. 아래 유사한 질문들을 참고로 제공해드리겠습니다:

이러한 문제의 해결 방법 중 하나는 Pinecone에 저장한 이메일 데이터와 유사도 검색이 정확히 수행되는지 다시 검증하고, 필요한 데이터를 추가적으로 보완하여 명확한 정보를 제공할 수 있도록 설정하는 것입니다.

이해를 돕기 위해 제공드린 답변들이 도움이 되기를 바랍니다. 다른 궁금한 점이 생기시면 언제든지 문의해주세요. 곧 지식 공유자님께서 더욱 자세한 답변을 제공해주실 겁니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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