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RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

3.2.1 OpenAIEmbeddings 대신 UpstageEmbeddings를 활용하는 방법

10강 궁금증

74

작성자 없음

0

10강에서 OpenAIEmbeddings -> UpstageEmbeddings로 변경하는 과정을 따라하고 있었습니다. 궁금한 점은

query = "연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?"
reviewed_docs = database.similarity_search(query, k=3) 

이렇게 진행을 하시고, 또 아래와 같은 코드를 왜 실행시키는지 궁금합니다.

# 이제 QA 체인 만들기
from langchain.chains import RetrievalQA

qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, retriever=database.as_retriever(), chain_type_kwargs={"prompt" : prompt})

QA 체인이 문서 검색 기능을 해주는 것으로 알고 있는데 왜 위에서 "reviewed_docs = database.similarity_search(query, k=3) " 을 넣으신건지 궁금합니다.

vector-database llm langchain rag openai-api

답변 1

0

제이쓴

안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다. 말씀하신 것처럼 RAG 파이프라인 구성에는 필요 없지만, 데이터가 제대로 잘 들어갔는지 확인하는 절차라고 보시면 됩니다!

0

핑핑

너무 빠른 답변 감사합니다 !! 강의 너무 잘 듣고 있습니다 !!

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