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_core.output_parsers import PydanticOutputParser from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field, validator 예제 코드에 맞춰 pydantic_v1을 사용하였지만, deprecate되었다는 경고문이 떴습니다. pydantic_v2가 나왔으니 해당 라이브러리고 교체하라는 내용이였습니다. v1을 v2로 변경해서 적용해보았지만, 빨간줄이 떴습니다. 그래서 저는 임시 방편으로 다음과 같이 코드를 수정했습니다. from pydantic import BaseModel, Field, validator0 해당 부분에 대해서 왜 deprecate가 떴는지, 그리고 왜 deprecate된 코드를 사용할 수 없는 것인지 궁금하여 질문을 남기게 되었습니다. 감사합니다.
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, 판다스님 강의를 보면서 실습 중 에러가 발생해서 문의드립니다. 실습파일은 LangChain_003_Data_Processing.ipynb 입니다. 2.4 CSV 문서에서 오류가 발생했습니다. 에러 코드는 UnicodeDecodeError : 'cp949' codec can't decode byte 0xed in position 62: illegal multibyte sequence 입니다. 혹시, 해결방법을 알고 계세요??
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기
랭체인으로 나만의 ChatGPT 만들기를 공부하다가 보니 아래와 같이 schema 가 나오는데 이 라이브러리는 뭐하는 건지요? 랭체인 사이트에 들어가 봐도 시원하게 설명되어 있는 것이 없어 문의 드립니다. from langchain.schema import HumanMessage
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기
안녕하세요. 강의를 듣던 중 유트뷰에서 라마 3(Llama 3)로 AI 텍스트 번역하기 - 무료로 ChatGPT보다 뛰어난 성능의 AI 번역챗봇 만들기를 듣고 따라해 보던 중 소스코드가 실행이 안되어서 문의드립니다. 에러가 나는 부분은 아래입니다. llama3_translatation_text = generate_response(system_message="너는 번역을 수행하는 챗봇이야. 다음 내용을 번역해줘.", user_message=eng_text) print(llama3_translatation_text) 오류 메시지는 처음에는 아래와 같았습니다. The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's attention_mask to obtain reliable results. Setting pad_token_id to eos_token_id :2 for open-end generation.' 그리고 최근에는 아래와 같습니다. ValueError : Cannot use apply_chat_template() because tokenizer.chat_template is not set and no template argument was passed! For information about writing templates and setting the tokenizer.chat_template attribute, please see the documentation at https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/chat_templating 여러 가지를 찾아 봐도 해결을 못해서 문의드립니다. 그럼 수고하세요.
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
