챗봇 생성시 에러

안녕하세요, gemini를 이용해서 챗봇 생성중에 있습니다.

그런데 하기와 같이 챗봇을 llm과 연동하는 중에 에러가 계속 발생합니다.

gpt한테 계속 물어가면서 에러잡고있는데 계속 동일한 에러만 나오네요. ㅠ

어떻게 개선할 수 있을까요? 조언부탁드립니다.

감사합니다.

코드)

import streamlit as st
from langchain import hub
from dotenv import load_dotenv
from langchain_google_genai import GoogleGenerativeAIEmbeddings
from langchain_pinecone import PineconeVectorStore
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

st.set_page_config(page_title="영향분석 챗봇", page_icon="★")
st.title("영향분석 챗봇")
st.caption("System 변경 영향 분석")
load_dotenv()

# 세션 상태에 메시지 리스트가 없으면 초기화
if 'message_list' not in st.session_state:
    st.session_state.message_list = []

# 이전 메시지 출력
for message in st.session_state.message_list:
    with st.chat_message(message["role"]):
        st.write(message["content"])

def get_ai_message(user_message):
    try:
        # 입력 메시지 확인
        if not isinstance(user_message, str) or not user_message.strip():
            return "질문이 비어 있습니다. 유효한 질문을 입력해 주세요."

        print(f"user_message: {user_message}")  # user_message의 내용 출력
        print(f"user_message length: {len(user_message)}")  # 문자열 길이 출력
        print(f"user_message type: {type(user_message)}")  # 타입 출력

        # Google Generative AI Embeddings 모델 초기화
        embedding = GoogleGenerativeAIEmbeddings(model='models/gemini-embedding-exp-03-07')
        index_name = 'uml-index'
        database = PineconeVectorStore.from_existing_index(index_name=index_name, embedding=embedding)

        llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-2.0-flash")

        prompt_template = hub.pull("rlm/rag-prompt")
        retriever = database.as_retriever(search_kwargs={'k': 4})

        # RetrievalQA 인스턴스 생성
        qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=retriever, chain_type_kwargs={"prompt": prompt_template})

        dictionary = ["External Entity -> actor"]

        prompt = ChatPromptTemplate.from_template(f"""
            사용자의 질문을 보고, 우리의 사전을 참고해서 사용자의 질문을 변경해주세요.
            만약 변경할 필요가 없다고 판단된다면, 사용자의 질문을 변경하지 않아도 됩니다.
            그런 경우에는 질문만 리턴해주세요.
            사전 : {dictionary} 
            
            질문 : {{question}}                                    
        """)

        dictionary_chain = prompt | llm
        uml_chain = {"query": dictionary_chain} | qa_chain
        ai_message = uml_chain.invoke({"question": user_message})
        return ai_message

    except Exception as e:
        print(f"오류 발생: {repr(e)}")  # 오류 메시지 출력
        print(f"입력된 user_message: {user_message}")  # 오류 발생 시 입력된 메시지 출력
        return f"오류가 발생했습니다: {repr(e)}"

# 사용자 입력 처리
if user_question := st.chat_input(placeholder="CR 내용을 첨부해주세요"):
    with st.chat_message("user"):
        st.write(f"사용자 질문: {user_question}")
    st.session_state.message_list.append({"role": "user", "content": user_question})

    ai_message = get_ai_message(user_question)
    with st.chat_message("AI"):
        st.write(ai_message)
    st.session_state.message_list.append({"role": "AI", "content": ai_message})

에러)
user_message: 시스템에 연결된 External Entity를 알려주세요

user_message length: 31

user_message type: <class 'str'>

오류 발생: GoogleGenerativeAIError('Error embedding content: bad argument type for built-in operation')

입력된 user_message: 시스템에 연결된 External Entity를 알려주세요