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해결됨
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
안녕하세요! 강의 잘 듣고 있습니다 강의에서 docx 내부의 표를 markdown으로 변경하셨던데, 그러면 docx 문서를 전부 훑어서 모든 표를 markdown으로 일일이 수정해야할까요? 혹시 좀 더 간편한 방법이 있는 건 아닌지 궁금하여 여쭤봅니다!
미해결
프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용
poetry add python-dotenv langchain langchain_openai gradio 입력하니 powershell에서 이렇게 나옵니다. ffmpy 설치 실패와 함께 ChefBuildError가 뜨는데 어떻게 해야 하나요? 아래의 글은 제가 모두 시도해본 방법입니다. 그러나 해결되지 않았습니다. cache 삭제도 해봤습니다. -------------------------------------------------------해결 방법 빌드 환경에 setuptools 설치 setuptools 가 현재 빌드 환경에 설치되어 있는지 확인하고, 설치되어 있지 않다면 설치합니다. 다음 명령어를 사용하여 setuptools 를 다시 설치해보세요: pip install --upgrade setuptools wheel 패키지 설치 wheel 패키지도 설치되어 있어야 합니다. 아래 명령어로 설치해 보세요: pip install wheel 패키지의 버전 확인 ffmpy 의 다른 버전을 시도해 볼 수 있습니다. ffmpy 의 최신 버전이 문제를 해결할 수 있을지 확인해 보세요. 예를 들어, 최신 버전을 설치하려면: pip install ffmpy pip install ffmpy==0.2.3
해결됨
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
안녕하세요! 제가 파이썬 세팅을 처음해봐서 3.10으로 한것 같은데 정확하지 않습니다 ㅠㅠ 우선 github repo는 private으로 해서 streamlit cloud에서 연결해서 사용중입니다. 강의랑 똑같은 dot_env쪽 에러 발생해서 pip freeze > requirements.txt 후 git commit 한 상태입니다. 좋은 하루 되시고 답변 부탁드립니다.
미해결
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
Llm 에서 knowledge graph를 db로 쓴다는 이야기를들었는데, vector db의 자리에 graph db를 교체해넣는개념인가요. Vector db와 knowledge graph의 장단점은 무엇일까요. 평시에 너무궁금했던내용이라 질문드립니다
해결됨
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
질문있습니다. 정해진 주제외의 질문에는 답을하지 않도록하는 방법도 있을까요? 예를들어 유아용 채팅봇을 만드는데 정해진 주제 외에는 답을하지 못하게 하고 싶습니다.
해결됨
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
질문있습니다. Rag와 반대로 정해진주제외의 질문은 답을하지 않도록하는 방법도 있을까요? 예를들어 유아용 채팅봇을 만드는데 정해진 주제 외에는 답을하지 못하게 하고 싶습니다.
해결됨
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
안녕하세요. 이번에 처음 프론트개발하다 파이썬 사용해보고 강의 잘 보고 있습니다. 꾸역꾸역 따라가고 있는데 결과값이 일치하지 않네요. 3.5 강의에서 결과가 일치하지 않습니다! %% %pip install --upgrade --quiet docx2txt langchain-community # %% 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_with_markdown.docx') document_list = loader.load_and_split(text_splitter=text_splitter) # %% document_list[52] # %% from dotenv import load_dotenv from langchain_openai import OpenAIEmbeddings load_dotenv() embedding = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large") # %% import os from pinecone import Pinecone from langchain_pinecone import PineconeVectorStore index_name = 'tab-markdown-index' pinecone_api_key = os.environ.get("PINECONE_API_KEY") pc = Pinecone(api_key=pinecone_api_key) database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embedding, index_name=index_name) # %% query = '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?' # retrieved_docs = database.similarity_search(query, k=3) # %% 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} ) # %% retriever.invoke(query) # %% ai_message = qa_chain({"query":query}) # %% ai_message # %% [markdown] # {'query': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?', # 'result': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 기본세율이 적용됩니다. 기본세율은 과세표준 구간별로 다르므로, 정확한 소득세 금액을 계산하려면 연말정산 등 세율표를 참조해야 합니다. 따라서 구체적인 금액을 제공하려면 추가 정보가 필요합니다.'} # %% [markdown] # 참고1 retriever.invoke(query) 한 다음 이미지처럼 metadata 속성이 더 추가 되어 제 코드 결과가 나옵니다. 참고2 마크다운 테이블 잘 가져옵니다. 참고3 인덱스 네임은 제가 오타나서 그대로 사용중입니다.ㅜㅜ index_name = 'tab-markdown-index' 참고4 https://github.com/jasonkang14/inflearn-rag-notebook/blob/main/3.5%20Retrieval%20%ED%9A%A8%EC%9C%A8%20%EA%B0%9C%EC%84%A0%EC%9D%84%20%EC%9C%84%ED%95%9C%20%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%20%EC%A0%84%EC%B2%98%EB%A6%AC.ipynb 이 코드 그대로 하면 결과는 아래 이미지와 같습니다! 참고5
해결됨
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
이 오류로 클론코딩 및 스스로 코딩연습도 못하고 있습니다. git에 보니 chromadb 버전문제라고 하는데.... 그리고 강사님 강의에 환경설정들이 너무 안되는게 많아서 온전히 강의에 집중이 안되네요... 환경 설정이나 이런 부분들에 대해서 좀더 자세히 설명 바랍니다.
미해결
프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용
안녕하세요! vs code를 종료하고 재시작해봐도 poetry env 커널이 보이지 않습니다. poetry activate는 했습니다! 알려주시면 정말 감사하겠습니다.
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기
GPT api말고 하이퍼클로바X api를 이용하는 방법이 있는지 궁금합니다.
미해결
프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용
Chroma 오류가 발생합니다. 오류가 발생하면서 커널이 끊어집니다. here 눌렀을 때 jupyter log 눌렀을 때 입니다. 다음 부분에서 오류가 나는 것 같습니다. from langchain_community.vectorstores import Chroma db = Chroma.from_documents(splits, embeddings_model)
미해결
프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용
chain 연결하는 | 문법을 사용하지 않는 이유가 있을까요?
미해결
프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용
단편적으로 프롬프트는 이렇다를 넘어서서 그런 최신의 정보를 얻으려면 어디서 얻어야할까요? 감사합니다
미해결
프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용
랭체인은 env파일에서 자동으로 openai key를 가져오는 것으로 알고 있습니다. 강의 영상 처럼 불러와서 넣어주는 이유가 따로 있으실까요?
해결됨
RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
따라하기식으로 수업하려고 수강했는데용. Mac기준영상인건 몰랐네요.. 윈도우에서 아나콘다로 따라하기가가능한걸까요? 3.1환경설정 영상보는데 다른거같애서요.. ㅠㅠㅠ 가이드문서 비스름 한거라도 받을 수 있을까요?
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현
맨 마지막 강의 제목이 "2" 인데 맞나요?!
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현
마지막 실습 파일이 열리지 않습니다 RAGAS 라이브러리 & Faithfulness 지표(Metric) https://colab.research.google.com/drive/1vBksC6sDvKmEfxQUinUCmmBy_L76iX7y?usp=sharing
미해결
입문자를 위한 LangChain 기초 — v1.0+ 업데이트
import os from dotenv import load_dotenv from langchain_openai import ChatOpenAI load_dotenv() OPENAI_API_KEY = os.environ["OPENAI_API_KEY"] llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", openai_api_key=OPENAI_API_KEY) #chain 실행 llm.invoke("지구의 자전 주기는?") 저는 VSCode로 강의를 따라하고 있었습니다. Failed to batch ingest runs: LangSmithError('Failed to POST https://api.smith.langchain.com/runs/batch in LangSmith API. HTTPError(\'403 Client Error: Forbidden for url: https://api.smith.langchain.com/runs/batch\ ', \'{"detail":"Forbidden"}\')') 이 오류가 뜨면서 실행이 안되는 이유를 모르겠습니다. 현재 상황은 이렇습니다. OPENAI_API_KEY는 정확합니다. 혹시나 해서 openai 튜토리얼을 따라해보니, 유효한 api key라는것을 확인할 수 있었습니다. llm.invoke("지구의 자전 주기는?") 구문을 실행시키면 해당 오류가 뜹니다. 전체 패키지를 재설치해도 결과는 같았습니다.
미해결
(LLM개발) 랭체인과 챗GPT를 활용한 RAG 챗봇 만들기
안녕하세요. 일부 화면은 안보이고 소리만 들리는 강좌가 있습니다. 확인 부탁드립니다.
미해결
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기
ConversationSummaryBufferMemory 설명 중 max_token_limit 관련 문의 있습니다 토큰 제한하신 경우: max_token_limit=5 대화 요약된 경우: {'history': 'System: \nThe human greets the AI and the AI responds asking how the human is doing. The human responds that they are not doing well and the AI responds similarly.'} 이렇게 지정한 토큰 수를 넘어서 대화 요약이 되는 이유가 있을까요?
