강사님이 만들어 놓은 requirement.txt 가 아닌 새로운 환경에 구축할경우 버전업이 되며 deprecate된 것인지 일부가 작동하지 않습니다. 작동하지 않는 것들은 아래와 같습니다. 최신버전에선 어떻게 수정해야 써야하나요. from langchain.chains import create_history_aware_retriever, create_retrieval_chain from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
안녕하세요, 강의 수강 중 아무리 실행해도 결과가 영상과 동일하게 나오지 않아서 질문드립니다. 실습에 사용중인 tax.docx 파일에서 제55조의 그림으로 되어 있는 테이블을 마크다운으로 변환한 tax_with_markdown.docx로 실습 진행하고 있습니다 . 강의에서 올려주신 마크다운 변환된 파일과 코드로 실행했는데, retriever.invoke(query) 결과에서 제55조가 나오지 않아서 result 값이 제대로 나오지 않습니다. 파인콘 인덱스를 삭제하고 새로 만들어도 결과는 동일하게 나옵니다. 원인이 무엇인지 알 수 있을까요? from langchain_community.document_loaders import Docx2txtLoader from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size = 1500, # 문서를 쪼갤 때, 하나의 chunk가 가질 수 있는 토큰 수 chunk_overlap = 200 # 문서를 쪼갤 떄, 중복을 허용하는 토큰 수 ) loader = Docx2txtLoader("tax_with_markdown.docx") document_list = loader.load_and_split(text_splitter=text_splitter) document_list[52] # 마크다운 부분 잘 나오는 거 확인 from dotenv import load_dotenv from langchain_openai import OpenAIEmbeddings load_dotenv() # API Key 필요 (환경 변수) embedding = OpenAIEmbeddings(model='text-embedding-3-large') import os import time from pinecone import Pinecone from langchain_pinecone import PineconeVectorStore index_name = 'tax-index-markdown' pinecone_api_key = os.environ.get("PINECONE_API_KEY") pc = Pinecone(api_key=pinecone_api_key) database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, index_name=index_name, embedding=embedding) query = '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?' from langchain_openai import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(model='gpt-4o') from langchain import hub prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") from langchain.chains import RetrievalQA retriever = database.as_retriever() qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm, retriever = retriever, chain_type_kwargs = {"prompt":prompt} ) # llm 모델과 벡터데이터베이스와 프롬프트 템플릿 준다. retriever.invoke(query)
안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다. 강의를 참고하여 standalone PC(GPU 4090)에서 Ollama, Langchain으로 RAG를 구성하고 테스트하고 있는데요. 혹시 한글 인식이 성능이 좋은 Ollama 임베딩, LLM 모델 추천해주실 수 있을까요? 4090급 GPU를 사용하다 보니 모델 선택 범위가 제한적이네요. 즐거운 하루 되세요.
ModuleNotFoundError : No module named 'chromadb' ImportError : Could not import chromadb python package. Please install it with pip install chromadb . chromadb 패키지를 설치하였는데 같은 오류가 계속 뜨고 있습니다. 버전 문제 일까요? 가상환경 python:3.12.2, chromadb: 0.4.15, langchain: 0.3.4 답변해주시면 정말 감사하겠습니다!
from langchain_chroma import Chroma # 데이터를 처음 저장할 때 database = Chroma.from_documents(documents=document_list, embedding=embedding) 다음 코드를 실행시키면, File c:\Dev\inflearn-llm-application\lib\site-packages\langchain_chroma\vectorstores.py:1089 , in Chroma.from_texts (cls, texts, embedding, metadatas, ids, collection_name, persist_directory, client_settings, client, collection_metadata, **kwargs) 1083 chroma_collection .add_texts( ... --> 571 raise ValueError( 572 f"Batch size {len(batch[0])} exceeds maximum batch size {limits['max_batch_size']}" 573 ) ValueError : Batch size 218 exceeds maximum batch size 166 다음과 같은 error가 발생합니다. 이후 다음과 같이 batch size를 줄여서 실행시키면 from langchain_chroma import Chroma # 배치 크기 설정 batch_size = 166 # 문서 리스트를 배치 크기만큼 나누어 처리 for i in range(0, len(document_list), batch_size): batch_documents = document_list[i:i + batch_size] database = Chroma.from_documents(documents=batch_documents, embedding=embedding) 다음과 같은 오류와 함께 커널이 종료됩니다ㅠ 해결책이 있을까요?
강사님 영상 보면서 따라하고 있는데 자꾸 아래와 같은 오류가 떠서 문의드립니다. [스스로 해본 조치] 폴더를 아예 새로 만들어서 처음부터 다시 만들기 -> 실패 pip install onnxruntime 명령어로 설치 -> 실패 VScode 여러번 껐다가 재부팅 [환경] 현재 PC에 깔린 python 버전 : Python 3.11.6 가상 환경 설치 시 사용한 명령어 : python -m venv ./env 아래는 현재 코드이고 pip install 명령어는 강의 그대로 따라 했습니다. database = Chroma.from_documents(documents=document_list, embedding=embedding) -> 해당 부분 실행 시 오류가 발생합니다. from langchain_community.document_loaders import Docx2txtLoader from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=1500, chunk_overlap=200 ) loader = Docx2txtLoader("./tax.docx") document_list = loader.load_and_split(text_splitter=text_splitter) ================ 다른 셀 ================ from dotenv import load_dotenv from langchain_openai import OpenAIEmbeddings load_dotenv() embedding = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large") ================ 다른 셀 ================ from langchain_chroma import Chroma database = Chroma.from_documents(documents=document_list, embedding=embedding)
안녕하세요 강사님 답변의 정확성을 높이기 위해 upstage에서 temperature를 사용 해보았는데요. 3~4번 까지 질문의 대답을 잘해주다가 그 후에는 답변에 무한핑으로 "답변을 생성중입니다"가 계속 나오고 있습니다! 기다려보면 토큰 수 초과라고 오류가 나오는데,, temperature 옵션을 넣어주고 나서 토큰 수 초과 오류가 계속 나오고 있습니다. 원인이 무엇일까요??? def get_llm(model_name='solar-1-mini-chat', temperature=0.3): llm = ChatUpstage(model_name=model_name, temperature=temperature) return llm
안녕하세요, 비개발자로 streamlit 부분까지 따라왔는데 막혀버렸습니다 ^^; streamlit import가 되지 않아서 문의드립니다. 콘솔창에서 hello streamlit 입력했을 때 정상적으로 브라우저에 뜨는 것을 확인했는데, 아래처럼 VScode에서는 import가 되지 않습니다. 혹시 가상환경에 문제가 있는걸까요? inflearn-llm-application 가상환경에서 mkdir로 inflearn-streamlit을 만들었고 아래처럼 inflearn-streamlit 을 activate 한 상황입니다. 확인 부탁드리겠습니다! 감사합니다.
안녕하세요, 저는 하나하나 선생님 코드를 보며 따라하고 있는 코린이입니다.. 아래 부분을 입력하였더니 계속 오류가 발생하여 질문드립니다. from dotenv import load_dotenv from langchain_openai import OpenAIEmbeddings load_dotenv() embedding = OpenAIEmbeddings(model= 'text-embedding-3-large') PydanticUserError: The __modify_schema__ method is not supported in Pydantic v2. Use __get_pydantic_json_schema__ instead in class SecretStr. For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.8/u/custom-json-schema 오류 메시지에 따르면 pydantic v2 에서는 __modify_schema__ 메서드가 더 이상 지원되지 않으며, __get_pydantic_json_schema__ 를 사용하라고 안내하고 있습니다. 환경: Python 3.11 Pydantic 2.5.2 langchain-core 0.3.0 langchain-openai 0.2.0 기타 종속성 버전: annotated-types==0.7.0 openai==1.45.1 pydantic_core==2.14.5 해결 시도: pydantic , langchain_openai , langchain-core 를 최신 버전으로 업데이트했습니다. 패키지를 제거하고 다시 설치하는 방식으로 문제 해결을 시도했습니다. 현재 이 문제를 어떻게 해결해야 할지 모르겠습니다.감사합니다!
