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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요. 문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요. 수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요.
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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain 이 부분에서 에러가 납니다 TypeError: Fields of type "<class 'langchain_core.runnables.base.Runnable'>" are not supported.,
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프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용
근데 도대체 제주_코스별_여행지 이 pdf 파일은 어디있나요..? 기본으로 줘야되는거 아닌가요?
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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
강의를 들었을때 , 랭체인 사용하게 되면 , 약간 프레임워크의 형태였고, 간단하고 구조화를 제법 잘 할수있을것 같은데, 필요하다면 파인튜닝만 해도 제법 괜찮겠는데 생각이 들었습니다 그럼에도 불구하고 rag 로 구현하는 이유가 현실적으로 어떤경우가 있을까요 ??
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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
안녕하세요, score 기반 서치를 할 때 특정 유사도 미만이면 결과를 출력해주지 않았는데요 물론.... 프로젝트의 종류, 성질에 따라 다르지겠지만, 보통 스코어가 0.X 이상일 때 부터 그나마 관련이 있는 문서여서 사용자에게 보여줘도 된다 ! 라는 그런 수치가 혹시 있을까요? 본 강의에서는 0.6이라고 정의를 하셨는데 실제 도입할 때는 몇으로 하는지 궁금합니다
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초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
(ch01_env) C:\inflearn\inflearn_chatGPT-main\ch01> 까지 완료하였느데 vscode에서 select interpreter 가상환경 안보입니다. ㅜㅜ
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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
제공해주신 데이터.zip파일내에 한글 text 파일이 누락된것 같습니다.
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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
안녕하세요. krag를 통해 검색기법들을 평가하는 방법에서 질문이 있습니다. 이렇게 검색기법을 통해서 검색기에 대한 성능을 평가하려면, 우선적으로 question과 answer에 대한 평가셋을 직접 만들어야 하는걸까요?
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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
안녕하세요. MMR 관련 질문이 있습니다. MMR을 retriever로 설정할 때 fetch_k와 k를 같이 설정해주도록 되어 있는데, 여기서 질문입니다. fetch_k를 설정한다는 것 자체가 다양성을 확보하기 위한 MMR과 배치되는 것 아닌가요? => 그냥 전체 문서수를 fetch_k로 하면 되는 것 아닌가요? mmr 알고리즘 or 문서검색을 하는 원리가 잘 이해되지 않습니다. 감사합니다.
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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
아래의 코드와 같이 chunk_size와 seperator 두가지 기준으로 문서를 분할하는 text_splitter를 정의하였을때, 어떤 것을 우선하여 텍스트를 분할하나요? 예를 들어 토큰사이즈가 100개 이하지만 정규식 조건에 해당하여 분할을 하는것인지 혹은 토큰사이즈 100개 이상이 되어 정규식 조건을 충족하지 않아도 문서를 분할하는지 궁금합니다. text_splitter = CharacterTextSplitter.from_huggingface_tokenizer( tokenizer=tokenizer, separator=r"[.!?]\s+", chunk_size=100, chunk_overlap=0, is_separator_regex=True, keep_separator=True, )
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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
오픈api key는 따로 구매해야되는 걸까요?
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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
안녕하세요. 강의에서 정의하신 아래의 함수에서 final_answer에 입력값을 넣는것이 결국 리스트 형태의 데이터고, 리스트는 HumanMessage와 AIMessage가 번갈아가면서 저장되어 있을텐데 llm모델에 이렇게 리스트 형태로 HumanMessage, AIMessage의 객체들을 상관없이 대입해도 괜찮은가요? langchain에서 사용하는 invoke라는 매서드가 내부적으로 이런 타입들을 처리하는 로직을 실행하나요? 감사합니다. def answer_invoke(message, history): history_langchain_format = [] for human, ai in history: history_langchain_format.append(HumanMessage(content=human)) history_langchain_format.append(AIMessage(content=ai)) history_langchain_format.append(HumanMessage(content=message)) # 현재 메시지에 대해 RAG 체인 실행 rag_response = run_route_rag_chain(message) # 답변 생성 모델에게 현재 메시지에 대한 답변 요청 final_answer = answer_llm.invoke( history_langchain_format[:-1] + [AIMessage(content=rag_response)] + [HumanMessage(content=message)] ) return final_answer.content
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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. OpenAIEmbedding모델을 이용해서 텍스트를 벡터화 하는 것까지는 이해가 되었는데, 텍스트를 임베딩모델에 넣을 때, 토크나이징을 한 결과를 input으로 사용하는지, 그렇다면 어떤 토크나이징 모델을 사용하는지 궁금합니다. 아니면 토크나이징 없이 바로 임베딩 모델에 대입하는건가요?
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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
안녕하세요.. ChatPromptTemplate의 from_messages로 메세지를 구성할 때 system값과, user값이 있는데 각 값의 역할과 어떻게 구성해야 하는지 알 수 있나요? 감사합니다
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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
아래 코드에서 create_retrieval_chain에 인자로 combine_docs_chain을 사용하는데요, retrieval_qa_chat_prompt에서 정의한 {context}는 프롬프트에 고정적으로 있어야 하는 부분인가요? 내부적으로 context라는 이름으로 정해져있는 것인지 궁금합니다. retrieval_qa_chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(""" 다음 컨텍스트를 바탕으로 질문에 답변해주세요. 컨텍스트에 관련 정보가 없다면, "주어진 정보로는 답변할 수 없습니다."라고 말씀해 주세요. 컨텍스트: {context} 질문: {input} 답변: """) # 체인 생성 combine_docs_chain = create_stuff_documents_chain(llm, retrieval_qa_chat_prompt) rag_chain = create_retrieval_chain(retriever, combine_docs_chain) # 체인 실행 query = "테슬라 창업자는 누구인가요?" response = rag_chain.invoke({"input": query})
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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 제목이 곧 질문인데요. Chroma로 생성한 vectorstore객체의 as_retriever매서드와 similarity_search는 내부적으로 같은 알고리즘 혹은 로직을 사용하나요? 그렇다면 이 두가지 매서드의 차이점은 langchain을 사용할 때 편의성 차원에서 as_retriever가 더 좋다 이렇게 알고있으면 되는걸까요? 또한 내부에서 사용되는 검색 알고리즘은 어떤건지 알 수 있을까요? 감사합니다.
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프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용
질문이 있습니다. 선생님께서 설정된 toml 파일은 캐럿(^)을 포함한 버전이 설정되어 있는데, 제가 프로젝트를 생성하고 toml을 확인할 경우 명시적으로 범위가 설정되어져 있습니다. 물론 큰 차이는 없겠지만 나중에 실질적인 업무나 개인적인 프로젝트를 진행할 때 영향도가 있을까요?? 만약 있다면 선생님처럼 버전을 지정해서 등록할 수 있는 설정이 따로 있을까요??
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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
안녕하세요, krag 라이브러리가 pip 서버에는 등록이 되어있는데 상세한 정보는 찾을 수가 없어서 문의드립니다. 일정 한도 내에서는 무료로 사용할 수 있는 Gemini API를 통해서 검색 성능을 평가중에 있는데, 중간중간 NaN값이 나오길래 추적해봤더니 API 분당 호출 수가 초과해서 값을 호출받지 못하는 경우가 생기더라구요. time.sleep을 걸고싶어도 이게 함수 자체로 전체 데이터프레임을 순회하는지라.. 혹시 delay를 넣을 수 있는 옵션이 있을까요?
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RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
안녕하세요, Langchain RAG 강의 잘 듣고 있습니다. 데이터셋이 방대해질 경우 분명 시간이 지나면서 이제는 사용되지 않은 정보 구식의 정보라고 해야할까요? 그런 것들이 생기는데, 그런 데이터들은 어떻게 필터가 되는지 궁금합니다. 예) Python 2.xx 버전 문서 저장 Python 3.xx 버전으로 신규 업데이트 분명 검색을 할 때 동일하게 겹치는 내용이라면 1번과 2번 모두 가져올 것 같은데요! 이 경우 최신 버전으로만 불러올 수 있게 가능한가요??
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프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용
패키지 설치: poetry add python-dotenv langchain langchain_openai gradio 위를 입력하는데, 아래 처럼 같은 에러가 수십번 납니다 PS D:\mypersonal\myprojects\LANGCHAIN\qa-bot> poetry add python-dotenv langchain langchain-openai gradio Using version ^1.1.1 for python-dotenv Using version ^0.3.26 for langchain Using version ^0.3.27 for langchain-openai Using version ^5.35.0 for gradio Updating dependencies Resolving dependencies... (1.1s) The current project's supported Python range (>=3.10) is not compatible with some of the required packages Python requirement: - langchain-text-splitters requires Python <4.0,>=3.9, so it will not be installable for Python >=4.0 Because no versions of langchain match >0.3.26,<0.4.0 and langchain (0.3.26) depends on langchain-text-splitters (>=0.3.8,<1.0.0), langchain (>=0.3.26,<0.4.0) requires langchain-text-splitters (>=0.3.8,<1.0.0). Because langchain-text-splitters (0.3.8) requires Python <4.0,>=3.9 and no versions of langchain-text-splitters match >0.3.8,<1.0.0, langchain-text-splitters is forbidden. Thus, langchain is forbidden. So, because qa-bot depends on langchain (^0.3.26), version solving failed. * Check your dependencies Python requirement: The Python requirement can be specified via the python or markers properties For langchain-text-splitters, a possible solution would be to set the python property to ">=3.10,<4.0"
