인프런 커뮤니티 질문&답변

import 부분이 왜 문제인지 원인을 못찾고있습니다..

안녕하세요! 올려주신 코드에 오타가 있습니다. .env 에서 불러온 api key를 pinecone_api_key 라고 선언하는데, Pinecone 인스턴스에 넘겨줄 때는 PINECONE_API_KEY 를 넘겨주고 있어서 발생하는 문제인 것 같습니다

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 윤정님.

Pinecone API를 설정하는 데 있어서 환경 변수를 인식하지 못하는 문제에 대한 해결책을 안내드리겠습니다. 해당 문제는 주로 코드가 환경 변수를 올바르게 로드하지 못하거나, .env 파일의 위치나 설정이 불안정할 때 발생합니다. 아래의 체크리스트를 통해 문제를 해결할 수 있습니다.

문제 해결을 위한 체크리스트

1. .env 파일의 위치 확인:

   • .env 파일이 test.ipynb 또는 해당 코드가 위치한 디렉토리에 올바르게 위치해 있는지 확인하세요. 환경 변수 파일이 같은 디렉토리에 있어야 load_dotenv() 함수가 정상적으로 동작할 수 있습니다.
     

2. 환경 변수 이름과 설정 재확인:

   • .env 파일에서 PINECONE_API_KEY=your_pinecone_api_key 와 같은 형식으로 설정되어 있는지 체크하세요. 또한 코드 내에서 os.environ.get("PINECONE_API_KEY") 로 정확히 불러오고 있는지도 점검하세요.
     

3. Python 셀 실행 순서 점검:

   • Jupyter Notebook에서는 반드시 셀을 순차적으로 실행해야 합니다. 특히 load_dotenv()가 포함된 셀이 가장 먼저 실행되어야 환경 변수가 제대로 로드됩니다.
     

4. 환경 변수 출력으로 디버깅:

   • 환경 변수가 제대로 로드되고 있는지 디버깅하기 위해, 출력문을 추가해 환경 변수 값을 출력해보세요.
     

   from dotenv import load_dotenv
   import os

   load_dotenv()
   pinecone_api_key = os.environ.get("PINECONE_API_KEY")
   print("Pinecone API Key:", pinecone_api_key)  # 디버깅을 위해 출력

5. 커널 재시작:
   
   • Jupyter Notebook에서는 커널을 종료하고 다시 시작함으로써 환경 변수들이 올바르게 적용될 수 있습니다. 코드를 수정한 후에는 항상 커널을 재시작하여 반영 여부를 확인하는 것이 좋습니다.
     

관련 문제 해결 링크

유사한 문제와 해결책에 대한 자료를 아래 링크에서 참고하세요:

• 핀콘 설정오류: Pinecone API 설정과 관련된 유사한 문제를 해결하는 방법이 나와 있습니다.
  

이러한 방법들을 통해 문제를 해결할 수 있기를 바랍니다. 여전히 문제가 지속된다면, 해당 오류 메시지와 함께 추가적인 코드 및 설정 정보를 제공해주시면 더 구체적인 도움을 드릴 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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