안녕하십니까 강사님! 다름이 아니라 현재 같은 mac환경의 vscode사용중인데 아무리 검색하고 찾아봐도 강사님처럼 파라미터 힌트 적용하는 법을 모르겠어서 질문드립니다. 함수 커서대면 파라미터 힌트 나오게끔 어떻게 설정할까요? 강의랑 관련 없는 질문 같아서 죄송스러운데 검색하고 gpt쓰고 하란대로 해봐도 안떠서 질문드립니다! 번거로우시다면 키워드라도 주시면 그걸로 찾아보겠습니다!
안녕하세요! 현재 3.6강까지 수강하였습니다. 저는 llm 모델은 ollama의 exaone을 사용했고 임베딩 모델은 HuggingFaceEmbeddings 모델을 사용했습니다. Pinecone 콘솔로 들어온 데이터를 보고 있는데, 사진처럼 같은 게 2개씩 들어갔더라구요. 질문도 최대한 맞춰보려고 "거주자의 종합소득이 5천만원일 때 소득세는 얼마인가요?" 라고 하였는데 ''제공된 문서들은 주로 다양한 유형의 소득과 관련된 조세 규정에 대해 설명하고 있지만, 특정 종합소득세율 테이블이나 5천만 원 소득에 대한 정확한 세액 계산 정보는 포함하고 있지 않습니다" 이런식으로 답변이 나왔습니다. 이것은 단지 llm모델과 임베딩 모델에서 생긴 문제인 걸까요? 여기서 어떻게 더 해야할지 모르겠어서 질문남깁니다. 감사합니다.!
수업 중에서는 langchain==0.3.3 버전을 사용하셨는데 제가 지금 수강하고 있는 시점에서는 1.0.3 버전이 나와서 1.0.3 버전으로 설치했습니다. No module named 'langchain.chains' RetrievalQA(create_retrieval_chain)를 임포트하려고 langchain.chains를 가져오려고 했는데, ModuleNotFoundError가 뜹니다. 현재 버전에서는 사라진 것 같습니다. 다른 방법을 추천하시는지 아니면 0.3.3으로 다운그레이드해서 공부해야하는지 궁금합니다..! 감사합니다
%pip install -U langchain langchainhub --quiet from langchain import hub prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") 안녕하세요! 강의에서처럼 hub를 임포트 하기 위해서 이렇게 했는데, 아래와 같은 에러가 뜹니다. --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) Cell In[47], line 1 ----> 1 from langchain import hub 3 prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") ImportError: cannot import name 'hub' from 'langchain' (/home/Dev/llm-app/llm-app/lib/python3.10/site-packages/langchain/__init__.py) from langchainhub import hub로도 해보았는데 안되고 검색해도 잘 안나와서 질문 남깁니다ㅠㅠ
현재 모든 과정을 완료하고 책 구매 및 주간 미션도 모두 완료한 상태 입니다. 다만, 모든 과정에 영상이 없다보니, 완료한 진도율이 진도율: 49강/53강 (92.45%) 이렇게 확인이 됩니다. 길벗 포인트의 지원 조건에 부합되는 미션의 기준 및 진도율에 대해 정확히 알고 싶어 제가 수행한 기준에서도 충족이 되는지 확인을 부탁드리고 싶습니다.
안녕하세요 제가 이 강의를 듣기 전에 '한 시간으로 끝내는 LangChain 기본기'를 수강했습니다. 거기서는 올라마를 사용할 때 from langchain_ollama import ChatOllama llm = ChatOllama(model="") langchain_ollama에서 가져왔는데 이번 강의에서는 from langchain_community.chat_models import ChatOllama llm = ChatOllama(model="") langchain_community에서 가져오셨더라구요. 둘의 차이가 있나요? 차이가 없다면 둘 중 어느 쪽으로 하면 좋을까요?
graphRAG - Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템 (feat. LangChain)
"graphRAG 구현 (랭체인 LCEL 활용)" 부분입니다. WHERE ANY(title IN $movie_titles WHERE movie.title CONTAINS title) 부분을 아래와 같이 수정 WHERE movie.title IN $movie_titles 수정한 이후에 건수가 제대로 나오질 않았습니다. ( 참고 $movie_titles 는 4건인데 최총 추출되는 것은 2건입니다.) 단순히 생각하면 title 이 추출된 title 에 포함되어 있는 movie 만 추출하면 될 거 같은데..제대로 동작하지 않네요...왜 그런지 설명 부탁드립니다. WHERE 절 안에 다시 WHERE 절이 있는 것도 잘 모르겠습니다. 감사합니다.
문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요 내 문서를 챗봇으로 만들기 강의 중에, 온라인에 pdf로 올라가 있는 apple 문서 말고 제가 pdf로 가진 문서를 활용하려면 1) 어떤 url을 HTTP Request에다가 넣어줘야하는 걸까요? - 구글 드라이브 업로드 > 모두가 볼 수 있도록 접근 권한 허용 했는데 잘 안되더라고요. 2) (강의에서 설정한 것대로 하면) 문서의 양이 많을 경우, 앞에 몇 페이지만 색인(?)이 되는 것인지도 궁금합니다. 3) 가지고 있는 문서에 대해 질문한 후 정확한 정보를 얻고 싶다면, 이렇게 n8n으로 만드는게 가장 정확도 높고 많은 양을 처리할 수 있을까요? 아니면 https://notebooklm.google/ 이 더 나을지 궁금합니다. 오류 메시지가 있다면 작성해 주세요 사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요 n8n 설치 정보 안내 n8n 버전: 데이터베이스 종류 (기본값: SQLite): n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main): n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등): 운영 체제:
4강에서 JsonOutputParser 예제를 따라하는 중입니다. json_ai_message=llm.invoke(country_detail_prompt.invoke({"country": "France"})) json_ai_message.content 이렇게 찍어보면 '{"Capital": "Seoul", "Population": 51966111, "Language": "Korean", "Currency": "South Korean Won (KRW)"}' 결과가 이렇게 나옵니다. 궁금한 것은 강의에서 ```json\ 이게 있을 수도 있고 없을 수도 있다고 하셨는데, 저의 결과처럼 저렇게 나올 수도 있고 강의에서 처럼 ```json\ 이게 붙은 형식으로 나올 수도 있다는 말인가요?
gemma 2b 모델 runpod 클라우드 사용하지 않고도 로컬 runpod 을 띄워서 구동이 가능할거 같은데 가능할까요? 클라우드 비용을 지불 하고 찾아보니 16GB 정도면 넉넉하다고 하네요ㅠ https://merlio.app/blog/run-google-gemma-2b-locally runpod 기본 크레딧 충전이 10달러인데 간단한 처음 입문하는 분들 입장에서는 실습으로 쓰기에 부담이 좀 될거 같습니다.