안녕하세요.이번에 회사 내부에서 AI Agent를 도입 예정인데요.회사 DB는 대부분 postgresql로 구성되어 있는데, postgresql에서 pgvector 벡터 데이터베이스를 제공하더라고요?사용해도 성능이 괜찮을지.. 혹시 경험이 있을지 궁금해서요. 혹시 주위분들에게 들은 거라도 있으신지 ㅠ 

소득세법 을 최신파일로 다운받고 똑같이 했는데(물론 다른 결과가 나오는게 정상이지만), 좀 다르게 나오네요. 실습파일을 올려주시면 좋을 거 같아요.(1년저니라 다를수도)  " 결과"연봉 5천만원인 직장인의 소득세 계산은 복잡하며, 여러 단계에 걸쳐 이루어집니다. 기본적으로 근로소득공제, 인적공제, 추가공제 등을 통해 과세표준을 구하고, 이에 소득세율을 적용하여 산출세액을 계산합니다. 이후 다양한 세액공제를 적용하여 최종 납부할 세액을 산출하게 됩니다. 구체적인 계산은 다음과 같습니다. 1. 근로소득공제: - 연봉 5천만원에 대한 근로소득공제를 적용합니다. 공제액이 2천만원을 초과하는 경우에는 2천만원을 공제합니다. 따라서 근로소득공제액은 2천만원입니다. 2. 과세표준 계산: - 과세표준 = 총급여 - 근로소득공제 - 기타 필요경비(기본공제, 추가공제 등) - 기본공제는 연 150만원입니다. (단일 거주자로 가정) - 과세표준 = 5천만원 - 2천만원 - 150만원 = 2,850만원 3. 세율 적용: - 과세표준 구간별로 소득세율이 다르게 적용됩니다. (예: 2,850만원일 경우 소득세율은 일반적으로 \[단순한 설명을 위해 특정 세율로 계산\]) - 실제 세율 적용 과정은 복잡하며, 과세표준 구간에 따른 누진세율을 반영하여 정확하게 계산해야 합니다. 4. 세액공제 등: - 연금보험료공제 등 다른 공제항목들이 있으면 추가로 반영합니다. 이외에도 세금 계산 시 다양하고 복잡한 규정들이 많으므로, 정확한 세금 계산을 위해 세무사 등 전문가의 도움을 받는 것이 좋습니다. 개인의 소득구조, 부양가족, 제출 가능한 증빙자료 등에 따라 최종 세액은 크게 달라질 수 있습니다.

from dotenv import load_dotenvload_dotenv() 전단계 모두 설치 다되었는데요위 코드 실행하면 False가 나옵니다. ㅠㅠ 

강사님 안녕하세요! 지난번 알려주신 구글 시트 로그 적재 팁 덕분에 챗봇 로그가 잘 쌓이고 있습니다. 감사합니다.이렇게 수집된 [피드백 데이터]*를 활용해 챗봇 성능을 높이려 하는데, 아래 방식으로 구현해도 괜찮을지 의견 여쭙니다! (*데이터 내용: 사용자질문/챗봇답변/평가(좋아요, 싫어요)/답변개선방향)[현재 고민] 피드백 받은 답변개선방향(ex. 챗봇 답변이 ~~식으로 되어야 합니다)을 실시간 프롬프트에 반영하자니 케이스도 많고, 답변 속도도 저하될 것 같아서, 아예 [피드백 데이터]에서 답변을 잘하지 못한 질문에 대한 [정답 답변]을 만들어서 우선 검색하는 방식을 고려 중입니다.[고려 중인 로직]QA데이터셋(정답지): 사용자 질문과 정답 답변(담당팀 검수 답변) 간 유사도 비교분기 처리(Threshold):유사도 0.9 이상: QA 데이터의 답변을 즉시 반환 (LLM 생성 X)유사도 0.9 미만: 기존 RAG 프로세스 (문서 검색 -> LLM 답변 생성) [문의 사항]방법론 검증: 위와 같이 임계값(Threshold 0.9)을 임의로 정하고 정답지 검색을 앞단에 배치하는 방식이 실무적으로 괜찮은 접근일까요?대안 문의: 일반적으로 현업에서 피드백(Human Feedback) 데이터를 RAG에 반영하여 정확도를 높일 때 사용하는 더 나은 방법이 있을까요?바쁘시겠지만 짧게라도 조언 주시면 큰 도움이 될 것 같습니다! 참고로 저는 비개발자입니다!

문제 상황: 모듈을 불러오는 과정 중 에러 발생.(langchain 1.1.0 버전 사용 중)from langchain.chains import RetrievalQA 이유: langchain 최신 버전에서 chains 모듈이 langchain-classic 패키지로 분리되었다고 합니다. 해결 방법: pip install langchain-classic 패키지 설치 후 아래와 같이 코드 작성.from langchain_classic.chains import RetrievalQA 

3. 2.1 Retrieval Augmented Generation(RAG)란?이 강의가 강의 끝에서 모래시계만 돌고 완료가 계속해서 안됩니다.나중에 수강증을 회사에 제출해야 하는데 방법이 없을까요?저만 그런건지요

안녕하세요.시간 가는줄도 모를 만큼 강의를 재밌게 들으며 배워가고 있는 수강생입니다.강의를 듣던 중 Upstage API 연동이 잘 되지 않아 QnA 게시판을 보았는데, 저를 비롯한 많은 분들께서 Upstage API를 사용하고 있다는 것을 알게되었고 연동 관련해서 어려움을 느끼시는 것 같아 제가 해결한 과정을 같이 공유해보고자 글을 적었습니다.저도 배워가는 과정인지라 표현이 서툴거나 잘못된 내용이 있을 수 있어 강사님의 피드백도 같이 공유 받을 수 있다면 더욱 좋을 것 같습니다..!제가 해결한 방법을 결론 먼저 말씀드리면 chunk_list 길이를 찍었을 때 100개 이내인 경우에는 코드가 정상 동작했다는 것입니다. (대부분의 코드는 강사님께서 작성하신 내용을 그대로 따라했습니다.)# 에러 (chunk_list의 length가 100개 이상인 경우) # chunk_list = split_text(full_text, 1500) # 작동 (chunk_list의 length가 100개 미만인 경우) chunk_list = split_text(full_text, 1700)위와 같이 split_text에서 1500으로 인자를 주었던 것을 1700으로 변경하면 chunk_list의 길이는 100개 미만이 되며, 이를 초과할 경우 400 ERROR 또는 add 작업 중 중간에 멈추며 에러가 발생했습니다.따라서 저는 이러한 문제의 원인을 아래 내용이라고 추정하며 해결했습니다.강의 촬영 당시 사용된 법률안에 비해 현재는 개정 등으로 인해 늘어난 문자열 수1로 인해 인자값을 1500으로 주었을 때 강의 촬영 당시 대비 커져버린 chunk_list의 크기2로 인해 chromaDB에 add 할 수 있는 개수가 100개 이상 초과하면 발생되는 오류전체 코드 참고하실 분들은 아래 링크에서 참고하시면 좋을 것 같습니다.https://github.com/C0deH4ter/langchain-basics/blob/main/3.3%20Upstage%20Challenge/rag_without_langchain_chroma(w.Upstage).ipynb

추가 질문 드립니다! 현재 업무지침 원본 문서에 챗봇용 추가 정보(예: 부연설명 등)를 직접 삽입하여 feeding 하고 있습니다.다만, 업무지침이 매년 개정되다 보니, 개정 시마다 챗봇용으로 추가한 정보들을 새로운 버전에 다시 반영해야 하는 어려움이 있습니다. 특히 이런 문서 관리는 개발팀이 아닌 현업에서 해야 하는 부분이라 현업 관점에서 문서 버전 관리나 갱신을 보다 효율적으로 할 수 있는 방법이 있을지 조언을 구하고 싶습니다.감사합니다.

안녕하세요, 질문드립니다.사내 업무 챗봇을 만드는 과정에서 질문 드립니다.답변의 일관성 관련현재 챗봇 테스트 중인데, 동일한 질문임에도 답변이 조금씩 달라집니다. 서비스 운영 시에도 직원들이 한 질문에 대해 일관된 답변을 받아야 문제점을 정확히 파악할 수 있을 것 같아, 같은 질문에는 동일한(유사한) 답변이 나오도록 설정하고 싶습니다. 다만 현재 history_aware_retriever를 사용하고 있어서, 이전 대화 맥락이 다르면 동일한 질문이라도 검색되는 문서와 답변이 달라질 수 있다는 점을 확인했습니다. 이때 이전 대화 맥락이 있더라도 질문이 동일하면 동일한(비슷한) 문서가 검색되도록 하거나 답변의 편차를 최소화하는 방법이 있을지 궁금합니다.RAG 검색 우선순위 관련현재 2개 문서(A, B)에 대해서 RAG를 적용하고 있습니다. 이때 A문서에서 가장 유사한 chunk를 먼저 검색하고, 유사한 chunk가 없는 경우 B문서에서 chunk를 찾도록 하고 싶습니다. 제가 생각한 방법은 2개인데, 어떤 접근이 더 좋을지 또는 더 나은 방법 있을지 문의드립니다.1안) 단일검색 + A문서 우선랭킹A와 B를 동시에 검색한 후, 뽑힌 문서 중 A결과를 먼저 선택하는 방법 (k=2 예정)후보: [A1, B1, B2, A2] → 최종: [A1, A2]후보: [A1, B1, B2, B3] → 최종: [A1, B1]2안) 계단식 검색1차로 A만 검색 후 임계치 미달 시 B문서 검색하는 방식입니다. 다만 임계치를 결정하는 것이 어려울 것 같고, langchain 만으로 구현이 가능할지 모르겠습니다. langgraph를 사용하면 쉽게 할 수 있는 방법이 있을까요?감사합니다!

안녕하십니까! 강병진 강사님! 강의를 수강하고 인터뷰도 보면서 많은 에너지와 영향을 받았습니다. 정말 감사드립니다!강병진님의 langchain강의 커리큘럼에서 n8n을 제외하고 모두 수강하였습니다.덕분에 RAG를 어떻게 구성하고 어떤식으로 정확도를 향상시킬 수 있는지도 배웠습니다.다름이 아니라 저는 현재 대학교 3학년으로써 프로젝트를 진행하고 싶은데 강병진님 같은 훌륭하신 선배 개발자님께서 좋게 보실 만한 프로젝트가 어떤 프로젝트인지 조언을 구하고 싶습니다.단순 챗봇을 구현해보기에는 기업에서 이러한 것이 많이 중요할까? 라는 걱정도 있습니다.기업에서는 어떤식으로 RAG를 사용하고 원하는 경험이 무엇일까 궁금합니다.저는 실무에서 RAG를 어떤식으로 사용하는지도 잘 모르고 선배님들께서 이러한 기술로 어떤 업무들을 하시는지도 잘 모릅니다. 그래서 어떤 방향성으로 준비해야 할지 잘 모르겠습니다.만약 강병진님께서 같이 일할 주니어를 뽑으신다면 어떤 프로젝트 경험이 있는 주니어를 뽑으실 지 가능하신다면 조언 한번만 부탁드리고 싶습니다!현재 사용할 수 있는 기술은 알려주신 langchain관련 기술과 fastapi로 백엔드 구현이 가능합니다.도메인마다 원하는 방향성이 다르겠지만 프로젝트 기획하는 단계로써 좋은 출발을 하고 싶어서 질문드립니다!계신 시간대로 저녁일거라 예상되는데 좋은 저녁 보내시길 바랍니다ㅎㅎ 감사합니다! 

안녕하세요, 강사님 강의 잘 듣고 있습니다! 그런데 실습을 하면서 계속해서 이미지와 같이 vscode 상에서 jupyter kernel 연결이 잘 안되는데 이유가 무엇일까요? 연결 오류 때문에 실습 진행이 계속해서 안되고 있는 상황입니다.

안녕하세요. 세션 관련으로 문제가 있는게 아닌가 해서 질문드립니다. store = {} # ❌ 전역 변수 - 모든 사용자 공유 def get_ai_response(user_message): # ... config={ "configurable": {"session_id": "abc123"} # ❌ 고정된 ID }❌ 모든 사용자가 "abc123" 세션 공유❌ 사용자 A, B, C의 대화 맥락이 섞임❌ 실제 배포하면 문제 발생해결 방법으로 동적인 세션 ID를 부여하는 것을 클로드는 추천을 해주던데 클로드 말대로 해볼까요?

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 추천하시는지아니면 0.3.3으로 다운그레이드해서 공부해야하는지 궁금합니다..! 감사합니다

%pip install -U langchain langchainhub --quietfrom 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

안녕하세요제가 이 강의를 듣기 전에 '한 시간으로 끝내는 LangChain 기본기'를 수강했습니다.거기서는 올라마를 사용할 때from langchain_ollama import ChatOllama llm = ChatOllama(model="")langchain_ollama에서 가져왔는데이번 강의에서는from langchain_community.chat_models import ChatOllama llm = ChatOllama(model="")langchain_community에서 가져오셨더라구요.둘의 차이가 있나요? 차이가 없다면 둘 중 어느 쪽으로 하면 좋을까요?

국정자원 화재로 인해... docs 파일을 내려받을수가 없네요 ㅠ 어떻게 해야할까요?

연봉 1억4천만원 소득세가 다르게 나와서 문서 확인하니테이블에 있는 값이 오타네요...ㅜㅜ1536만원인데 3706만원으로 된부분과 42퍼센트도 오타...제가 발견한건 두군데임

강병진 강사님 안녕하세요 우선 저와 같은시기쯤? 울산에 있으셨다고 하니 반갑습니다. 저는 병진강사님과 인연이 많은것 같습니다. 강사님 전 회사? 정유회사 바로 옆에 제련회사에서 딥러닝 이미지 처리 프로젝트를 개발하고 있었습니다.병진강사님 덕분에 생성형 AI도 따로 학습을 하고 있고 개별적인 프로젝트도 하고 있습니다. 감사합니다. 질문.1RAG를 구성하고 문서를 벡터DB에 지속하여 업데이트를 위해서 PDF 텍스트·이미지 분석 → RAG용 JSON/JSONL 생성 → Pinecone 적재가능하도록 PyQt GUI 프로그램 만들었는데 여기서 추가적으로 생성되는 문서를 지속적으로 업데이트를 해야할 경우 25년 10월 초에 새로나온 Open AI에 에이전트 툴을 이용해서 일정 시간에 자동으로 Pinecone에 업데으트 해주는 에이전트를 만들어서 자동화를 하려고 하는데 이런 전략을 구성할 경우 문제가 될 부분이 있을까요?질문.2 모델을 만들고 회사가 가지고 있는 특허 문서 파일을 RAG로 구성을 완료한 후 외부 사이트 >> 각 국가의 특허청에 파일을 검색해서 유사도를 분석하거나 하려고 할 때 전략은 어떻게 가져가면 좋을지? 입니다.