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creawai Agent 선언 부분 오류 문의

미해결

프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용

section 5 의 코드 중 crewai 의 Agent 선언에서 오류 발생합니다. search_tool = TavilySearchResults() researcher = Agent( role="Market Researcher", goal=f"Uncover emerging trends and investment opportunities in the cryptocurrency market in 2024. Focus on the topic: {topic}.", backstory="Identify groundbreaking trends and actionable insights.", verbose=True, tools=[search_tool], -> 이 부분 오류 발생 allow_delegation=False, llm=llm, max_iter=3, max_rpm=10, ) pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 1 validation error for Agent tools Value error, Invalid tool type: <class 'langchain_community.tools.tavily_search.tool.TavilySearchResults'>. Tool must be an instance of BaseTool or an object with 'name', 'func', and 'description' attributes. [type=value_error, input_value=[TavilySearchResults(api_...cretStr('**********')))], input_type=list] For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.10/v/value_error crewai 및 langchain 버전은 아래와 같습니다. crewai 0.86.0 crewai-tools 0.17.0 langchain 0.3.10 langchain-community 0.3.10

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AWWW 댓글 1 좋아요 0 조회수 216

streamlit 프로젝트에서 tax.docx 파일이 없어도 되나요

미해결

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

streamlit 프로젝트에는 tax.docx 파일이 필요없는 이유가.. 파인콘을 사용하기 때문인가요. 궁금합니다..

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자바웹 댓글 3 좋아요 0 조회수 255

아래 파인콘 벡터스토어 추가 확인요청

미해결

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

가상환경에서 진행중이고, 파이썬 버전 3.13입니다. 파이썬은 3.10 이상이면 된다고 본 거 같은데 ㅠㅠ 이게 문제일까요. 에러 메시지중 simsimd가 무엇인지 ㅠㅠ

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자바웹 댓글 4 좋아요 0 조회수 346

파인콘 벡터스토어가 없다고 나옵니다 ㅠㅠ

미해결

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

파인콘으로 바꾸는 부분 도중에 에러가 납니다.. 아래 오류 메시지도 입력했습니다 ㅠㅠ INFO: pip is looking at multiple versions of langchain-pinecone to determine which version is compatible with other requirements. This could take a while. Note: you may need to restart the kernel to use updated packages. WARNING: Ignoring invalid distribution ~angchain-core (c:\Users\alice\test-llm\test-llm\Lib\site-packages) WARNING: Ignoring invalid distribution ~angchain-core (c:\Users\alice\test-llm\test-llm\Lib\site-packages) ERROR: Ignored the following versions that require a different python version: 0.0.2 Requires-Python >=3.8.1,<3.13; 0.0.2rc0 Requires-Python >=3.8.1,<3.13; 0.0.3 Requires-Python >=3.8.1,<3.13; 0.1.0 Requires-Python <3.13,>=3.8.1; 0.1.1 Requires-Python <3.13,>=3.8.1; 0.1.2 Requires-Python <3.13,>=3.8.1; 0.1.3 Requires-Python <3.13,>=3.8.1; 0.2.0 Requires-Python <3.13,>=3.9; 0.2.0.dev 1 Requires-Python <3.13,>=3.9 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement simsimd<4.0.0,>=3.6.3 (from langchain-pinecone) (from versions: 4.4.0, 5.0.0, 5.0.1, 5.1.0, 5.1.1, 5.1.2, 5.1.3, 5.1.4, 5.2.0, 5.2.1, 5.3.0, 5.4.0, 5.4.1, 5.4.2, 5.4.3, 5.4.4, 5.5.0, 5.5.1, 5.6.0, 5.6.1, 5.6.3, 5.6.4, 5.7.0, 5.7.1, 5.7.2, 5.7.3, 5.8.0, 5.9.0, 5.9.1, 5.9.2, 5.9.3, 5.9.4, 5.9.5, 5.9.6, 5.9.7, 5.9.8, 5.9.9, 5.9.10, 5.9.11, 6.0.0, 6.0.1, 6.0.2, 6.0.3, 6.0.4, 6.0.5, 6.0.6, 6.0.7, 6.1.0, 6.1.1, 6.2.0, 6.2.1) ERROR: No matching distribution found for simsimd<4.0.0,>=3.6.3

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자바웹 댓글 2 좋아요 0 조회수 256

학습 자료 질문

미해결

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

강의 진행 시 사용하는 PPT 자료는 어디에서 다운 받을 수 있나요?

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leorivk 댓글 2 좋아요 1 조회수 175

RateLimitError가 나서 질문 드립니다.

해결됨

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

RateLimitError: Error code: 429 - {'error': {'message': 'You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. For more information on this error, read the docs: https://platform.openai.com/docs/guides/error-codes/api-errors .', 'type': 'insufficient_quota', 'param': None, 'code': 'insufficient_quota'}} 청크 사이즈도 많이 줄여서 하는데, 똑같은 에러가 나서 질문드립니다! 강의 영상이랑 똑같이 진행하고 있는데 결제크레딧 카드가 12월5일부로 open-ai에서 결제가 안되서 급하게 부랴부랴 크레딧을 가지고 있는분께 크레딧이 얼마 없긴한 계정 빌려서 해보고 있는데도 rateLimiterror가 나오고 있습니다. 위와같은 에러가 다른경우도 나는 경우가 있을까요?

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양성진 댓글 3 좋아요 0 조회수 680

pinecone 환경변수

미해결

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

안녕하세요 pinecone 연동을 하려는데 계속 오류가 발생하여 질문드립니다. pinecone의 environment나 project-id로는 어떤 것을 입력해야 되나요?

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rnxogud123 댓글 2 좋아요 0 조회수 201

데이터 전처리 관련

해결됨

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

안녕하세요. 테이블 이미지를 GPT가 이해할 수 있는 문법으로 변환하는 과정을 사람이 직접 하지않고 소프트웨어를 통해 할 수 있나요? 일반적으로 이와 관련된 전처리를 어떤식으로 하는지 궁금합니다.

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상민 댓글 2 좋아요 0 조회수 239

학습 자료와 관련해 질문 드립니다.

해결됨

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

자주 질문 드리게 되어 죄송합니다. 학습 자료로 올려주신 소스 코드를 활용하여 프로젝트를 진행해보고 싶어 문의 드립니다. 올려주신 깃허브 코드를 오픈소스와 같이 활용해도 괜찮은 걸까요..?

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host0806 댓글 1 좋아요 0 조회수 179

HTML Rag

해결됨

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

안녕하세요 rag의 최적화 및 성능 향상을 위해 이것저것 알아보다 HTML구조가 Plain Text 보다 훌륭한 결과를 도출할 수 있다는 논문이 있어서 의견을 물어보고 싶습니다. https://arxiv.org/pdf/2411.02959 논문에서는 HTML 형식이 일반 텍스트보다 우수한 성능을 보인다고 하고 있습니다. 저의 경우 데이터 수집을 크롤링으로 하고 있는데 만약 HTML이 더 우수하다고 한다면 굳이 html tag를 처리하는 노다가를 하지 않고도 오히려 더 좋은 성능이 나온다고 하니 솔깃한 마음이 있네요 또 강의에서는 표를 이해시키기 위해 마크다운 형식으로 전처리 작업을 했는데 이건 특정 모델마다 (ex openAI, Llama) 편차를 보이는지 궁금합니다

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foqlzm12345 댓글 2 좋아요 0 조회수 376

매번 선언에 대한 질문

해결됨

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

안녕하세요 강사님 덕분에 최종예제를 따라서 어찌어찌 챗봇을 만드는데까지는 성공했습니다. 이제 수행속도를 좀 올릴수 있는 방법이 없을까하다가.. llm(업스테이지), 업스테이지 임베딩, 파인콘인덱스 등등 get_***()함수에서 가져오다보니 질문을 한번 할떄마다 인스턴스를 생성하는 거 같더라구요.. 혹시 llm(업스테이지), 업스테이지 임베딩, 파인콘인덱스 등등은 가장 바깥에 선언해두고 get_***()함수에서는 그냥 가져다 쓰면안되는건지 궁금합니다.

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Haewon Seo 댓글 2 좋아요 0 조회수 131

임베딩 모델 실행 에러

미해결

RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)

안녕하세요. 임베딩 모델 실행 하는데 아래의 에러가 발생합니다. 혹시 오픈ai 유료로 사용해야 api키 사용 가능한건가요 ? 에러메시지는 할당 쿼터를 초과 했다는데, 임베딩 모델 실행 전 gpt에 질문한건 없었습니다. .env 로딩 실행도 해놨습니다.

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leehj2 댓글 3 좋아요 0 조회수 403

안녕하세요 강의 참고하여 개인 프로젝트 진행 중인데 질문이 있습니다.

해결됨

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

개인 토이 프로젝트 진행중입니다. chroma db에 제가 저장하고 싶은 데이터를 저장하려하는데 mySQL과 같이 관계형 데이터베이스 형식으로 데이터 저장이 안되는지 궁금합니다. 첨부한 그림과 같은 데이터 구조인데, 회원에 따른 회원정보 임베딩 값을 크로마db에 저장하고 싶습니다. document_list에 회원정보를 list로 전달하고, ids를 회원 숫자 값으로 저장하려했는데 안되어서 질문 남깁니다

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이건희 댓글 2 좋아요 0 조회수 178

pinecone 질문입니다

해결됨

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embedding, index_name=index_name) 코드 실행시 오류가 발생합니다. PineconeApiException: (400) Reason: Bad Request HTTP response headers: HTTPHeaderDict({'Date': 'Sat, 23 Nov 2024 12:34:02 GMT', 'Content-Type': 'application/json', 'Content-Length': '104', 'Connection': 'keep-alive', 'x-pinecone-request-latency-ms': '3748', 'x-pinecone-request-id': '2915271834887315110', 'x-envoy-upstream-service-time': '5', 'server': 'envoy'}) HTTP response body: {"code":3,"message":"Vector dimension 4096 does not match the dimension of the index 3072","details":[]} 초기 embedding 모델은 upstage 임베딩 모델을 사용했습니다. Pinecone index 생성시 기존 text-embedding-3-large 모델 선택했더니 dimension 기본값이 3064였는데 4096으로 변경했어야하는 부분인가요?

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김태연 댓글 2 좋아요 0 조회수 309

langchain 적용 서비스 배포/운영

미해결

RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)

안녕하세요 양질의 강의 감사히 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 이렇게 langchain으로 RAG 를 접목시킨 서비스를 배포/운영 하는데에는 어떤 걸 더 배워야하는지 궁금합니다. 지금 생각으로는 1) langchain 소스코드로 gradio나 streamlit 챗봇을 만들고 2) 도커 이미지 같은걸 만들어서 3) AWS 서버에 배포 (혹은 서버리스) 혹시 제가 생각하는 과정이 맞는지, 아니면 현업에서는 다른 방법을 사용하는지 궁금합니다. 이번 강의를 듣고 만든 서비스 배포를 위해서는 어떤 기술을 더 익혀야하는지 알려주시면 감사하겠습니다.

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Hyuntak Lee 댓글 2 좋아요 0 조회수 330

RetrievalQA Chain 문서 업데이트 오류

해결됨

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

https://python.langchain.com/api_reference/langchain/chains/langchain.chains.retrieval_qa.base.RetrievalQA.html#langchain.chains.retrieval_qa.base.RetrievalQA 3.2강 API 오류 발생하네요 upstage api 를 이용하는데 그 문제일까요?

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김태연 댓글 2 좋아요 0 조회수 236

텍스트 병합해서 사용하여도 되나요?

해결됨

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

url에서 텍스트와 docx에 있는 텍스트를 각각 추출하여 split하고 하나의 객체로 통합해서 사용해도 성능이 잘 나올까요?

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matthew 댓글 2 좋아요 0 조회수 148

배포시 버전 conflict 문제

해결됨

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

제가 강사님 소스와 거의 같지만 다른게 upstage와 WikipediaRetriever 를 쓴다는 것인데 이러면서 requirements.txt에서 계속 버전 충돌 에러가 나네요;; pip show 로 해서 충돌나는 버전을 visual studio code에 맞춰서 해도 계속 에러가 나네요 langchain-upstage 때문인것 같은데 이것 때문에 다른 라이브러리 전체의 버전을 다 바꿔야 하는 걸까요?

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nayun oh 댓글 2 좋아요 0 조회수 256

배포시 에러

미해결

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

안녕하세요 강사님 항상 좋은 강의와 답변에 감사드립니다. 다름이 아니라 저는 upstage를 사용하는데요 requirements.txt에 langchain-upstage==0.3.0 이렇게 넣으니까 에러가 나던데 이게 아닌건가요? pip install 에 보면 버전은 이게 맞는거 같은데요

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nayun oh 댓글 2 좋아요 0 조회수 186

Ollama 임베딩 모델 (OllamaEmbeddings) 오류의 건

미해결

RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)

안녕하세요. 수업 내용 중 Ollama 임베딩 모델에서 아래와 같이 임베딩 모델을 설정하고 embed_documents 사용하면 아래와 같은 오류가 발생합니다. from langchain_ollama import OllamaEmbeddings embeddings_model = OllamaEmbeddings(model="bge-m3") documents = [ "인공지능은 컴퓨터 과학의 한 분야입니다.", "머신러닝은 인공지능의 하위 분야입니다.", "딥러닝은 머신러닝의 한 종류입니다.", "자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 기술입니다.", "컴퓨터 비전은 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오를 이해하는 방법을 연구합니다." ] # 문서 임베딩 document_embeddings = embeddings_model.embed_documents(documents) # 임베딩 결과 출력 print(f"임베딩 벡터의 개수: {len(document_embeddings)}") print(f"임베딩 벡터의 차원: {len(document_embeddings[0])}") print(document_embeddings[0]) 오류의 캡처 사진과 문구는 아래와 같습니다. 오류문구 : ConnectError: [WinError 10061] 대상 컴퓨터에서 연결을 거부했으므로 연결하지 못했습니다 해결방법 확인 부탁드립니다. 감사합니다.

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ymc 댓글 2 좋아요 0 조회수 1297

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