.env 파일 형식도 지키고 있고 환경변수를 직접 실행했을 때도 제대로 작동하지만 .env 파일에서 환경변수를 로드하는 과정에서 문제가 있는지 None이 계속 뜨면서 api키를 가지고 오지 못하는 것 같습니다.. 아무리 다시 만들어 시도해봐도 달라지지 않아 질문 남깁니다 감사합니다..!디렉토리 위치 문제인지, 가상환경 커널에서 venv커널도 뜨지 않습니다. 윈도우 사용자라면 어떻게 해결해야 할까요? 쥬피터를 사용해서 그런걸까요?
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기
안녕하세요 SelfQueryRetriever를 이용하여 메타데이터별로 문제를 생성하는 코드를 작성 중에 궁금한 것이 생겨서 질문드립니다. 데이터별로 메타데이터에 카테고리를 저장해놓았는데 카테고리별로 llm을 돌릴때마다 각 카테고리 내에서 문서를 랜덤하게 가져올 수 있는 방법이 있을까요?? 카테고리를 잘 인식해서 가져오는데 llm을 돌릴때마다 같은 데이터를 벡터db에서 받아와 생성합니다.
안녕하세요. 오늘도 열심히 강의 잘 듣고 있습니다. 현재 Upstage 이용해서 진행하고 있구요. 아래 코드에서 아래와 같은 오류가 떠서 질문 드립니다...! PineconeApiException : (400) Reason: Bad Request HTTP response headers: HTTPHeaderDict({'Date': 'Tue, 02 Jul 2024 05:30:59 GMT', 'Content-Type': 'application/json', 'Content-Length': '104', 'Connection': 'keep-alive', 'x-pinecone-request-latency-ms': '8478', 'x-pinecone-request-id': '8670121622045530037', 'x-envoy-upstream-service-time': '36', 'server': 'envoy'}) HTTP response body: {"code":3,"message":"Vector dimension 4096 does not match the dimension of the index 3072","details":[]} 챗 GTP 에게 물어보니, 아래와 같은 답을 주었습니다. 해당 에러 메시지는 Pinecone 데이터베이스에 벡터를 업로드하려고 할 때 발생한 것으로 보입니다. 에러 메시지에 따르면, 업로드하려는 벡터의 차원(4096)이 이미 생성된 인덱스의 차원(3072)과 일치하지 않아서 발생한 문제입니다. 다음은 이 문제를 해결하기 위한 몇 가지 단계입니다: 인덱스 차원 확인 : 인덱스를 생성할 때 지정한 차원을 확인합니다. 인덱스가 3072 차원으로 생성된 것으로 보이므로, 현재 사용하려는 벡터가 이에 맞지 않습니다. 벡터 차원 조정 : 사용하려는 벡터의 차원을 3072로 조정하거나, 현재 벡터의 차원에 맞게 새로운 인덱스를 생성해야 합니다. 인덱스 재생성 (필요시) : 새로운 차원으로 인덱스를 생성하려면 Pinecone 관리 콘솔이나 API를 통해 인덱스를 다시 생성해야 합니다.
VS 세팅에 문제가 있는제.. CMD 창에서 code . 해도 안열려요.. 어떻게 해야하나요? 1. 경로문제 환경설정변경에 path 에 들어가서 poetry 경로로 변경했지만 안됨 VS 를 재다운로드받아서 실행하면서 (path 변경) 했지만 안됨 관리자권한으로 경로를 지정해서 수동으로 했지만 안됨 VS 파일열기로 들어감 그렇게 해도 실행이 안됨... 왜 그렇죠?
안녕하세요. 오늘 결제 후 열심히 듣고 있습니다! (소중한 강의 만들어주셔 정말정말 감사합니다.) 다름 아니라, openAI 크레딧 유효기간이 지나 gemini 로 강의 코드를 변경하며 진행하고 있는데요, 병진님과 동일한 과정으로 openai -> google genai(model 은 gemini-pro, 변경한 클래스: GoogleGenerativeAIEmbeddings, ChatGoogleGenerativeAI ) 로 변경해 답변을 받아보았는데 답변이 썩.. 좋지가 않네요 ㅠㅠ prompt 템플릿을 작성하고 나서 답변을 받아보면 다음과 같이 답을 합니다. '제공된 문서에는 해당 질문에 대한 답변이 없습니다.' (페르소나를 명시할 때 "컨텍스트에 없으면 당신이 알고 있는 정보로 대답해주세요" 를 추가했음에도 동일하게 대답하네요..) 궁금한 점은 LLM 마다 답변 성능이 많이 차이가 날까요? openAI 가 정답일까요..?ㅠ (참고로 저희 조직에서는 GCP 기반이다보니 제미나이를 좀 써보고 싶어서요..) 감사합니다!
안녕하세요. 강의 Gradio ChatInterface로 PDF 챗봇 애플리케이션 구현 (실습) 에서 additional inputs 에서 pdf 로딩하고, chunk size, chunk overlap, similarity metric, temperature 까지 해놓고 쿼리로 'what is the attention mechanism in transformers?' 라고 하니 대답으로 ' Error in loading PDF or creating vectorstore' 가 나옵니다. dependencies 는 아래와 같습니다. [tool.poetry.dependencies] python = "^3.12" chromadb = "^0.5.3" python-dotenv = "^1.0.1" langchain = "^0.2.5" langchain-openai = "^0.1.8" langchain-community = "^0.2.5" pypdf = "^4.2.0" gradio = "^4.36.1" gradio-pdf = "^0.0.11" langchain-text-splitters = "^0.2.1" 무엇이 문제일까용??
학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요.문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요.수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요. 섹션1-3번째 강의 16분쯤에서 llm.invoke(prompt_text) 이 코드 작성부터 RateLimitError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 1 ----> 1 llm.invoke(prompt_text) File c:\Users\lhm22\AppData\Local\pypoetry\Cache\virtualenvs\qa-bot-nop3jHt_-py3.9\lib\site-packages\langchain_core\language_models\chat_models.py:170 , in BaseChatModel.invoke (self, input, config, stop, kwargs) 159 def invoke( 160 self, 161 input: LanguageModelInput, (...) 165 kwargs: Any, 166 ) -> BaseMessage: 167 config = ensure_config(config) 168 return cast( 169 ChatGeneration, --> 170 self.generate_prompt( 171 [self._convert_input(input)], 172 stop=stop, 173 callbacks=config.get("callbacks"), 174 tags=config.get("tags"), 175 metadata=config.get("metadata"), 176 run_name=config.get("run_name"), 177 run_id=config.pop("run_id", None), 178 **kwargs, 179 ).generations[0][0],... (...) 1027 stream_cls=stream_cls, 1028 ) 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'}} Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor . Adjust cell output settings ... 이런 에러가 발생하네요.. 혹시 어떻게 해결할 수 있을까요?
마지막 RAG 강의에서, 첫번째 명령문을 실행시키면, !pip install -q langchain langchain-openai tiktoken chromadb typer 호환과 관련된 에러가 발생합니다. ===================== ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. spacy 3.7.4 requires typer<0.10.0,>=0.3.0, but you have typer 0.12.3 which is incompatible. weasel 0.3.4 requires typer<0.10.0,>=0.3.0, but you have typer 0.12.3 which is incompatible. ===================== ChatGPT를 통하여 여러 해결방안을 제시받아 시도해 보았는데 해결이 되지 않습니다. 손쉬운 해결 방법이 있을지요?
안녕하세요. 강사님, 실습 라이브러리 설치하기 (requirements.txt) 위해서 어느 폴더에 자료를 저장해야하나요? 가상환경 study로 들어가서 서브로 디렉토리를 따로 만들어야하나요? 아니면 C: drive 개인폴더에 자료저장 공간을 임의로 만들어서 진행해도 되는지요?
학Chroma DB를 활용하여 PDF 파일에 대해 RAG 기반 질의응답 구현 (실습)의 29:00 에 있는 코드를 똑같이 실행했는데, 다음과 같은 에러가 발생했습니다. from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain from langchain.chains import create_retrieval_chain model = ChatOpenAI(model ='gpt-3.5-turbo-0125', temperature=0, api_key=OPENAI_API_KEY) document_chain = create_retrieval_chain(model, prompt) retrieval_chain = create_retrieval_chain(retriever, document_chain) response = retrieval_chain.invoke({"input": "what is the attention mechanism in transformers?"}) 에러 메시지 Cell In[163], line 1 ----> 1 response = retrieval_chain.invoke({"input": "what is the attention mechanism in transformers?"}) 2 print(response) ValueError: Invalid input type <class 'dict'>. Must be a PromptValue, str, or list of BaseMessages. Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...