수업 파일 중 데이터 파일 압축 해제 하면 _KR.txt 파일이 없습니다.

안녕하세요. 유익한 콘텐츠 만들어주셔서 흥미롭게 강의를 듣고 있습니다. 이번 강의에서 질문드릴게 있어요.'Gradio ChatInterface로 PDF 챗봇 애플리케이션 구현' 마지막에 논문의 저자(attention all you need 논문)는 몇 명이냐?는 질문에 대한 답이 10명으로 나옵니다. 저도 똑같이 구현하고 chunk size, chuck overlap, temperature를 조절하면서 물어봐도 제대로 된 답변(정답은 8명)을 못하더라고요.그런데 똑같은 모델(gpt-4o-mini)을 Chatgpt 웹상에서 pdf 파일을 업로드 하고 몇 명이냐고 물어보면 정확하게 답변을 합니다.어떤 부분에서 문제가 되길래 이번 프로젝트에서 논문의 저자가 몇 명이냐는 질문에 제대로 된 대답을 못하는 걸까요?

파이썬을 따로 설치해서 실습해야하나요?

InlineQuery와 스마트폰 위치 정보를 활요(용)한 주변 맛집 검색 파트에 6분8초에서 네이버 지도를 통해 네트워크에 해당 구간을 가져오는건데 여기서 새 탭에서 열기를 해야 가져올 수 있는데 지금 403 Forbiddennginx으로 못받아서 해당 내용을 못하게 되는데 다른 방법을 이용한 방법이 어떤것인지 정확히 모르겠습니다

아래 코드 실행시 오류가 나서 진행을 할수 없습니다, from langchain.smith import RunEvalConfig eval_config = RunEvalConfig( custom_evaluators=[exact_match], )

안녕하세요! 현재 07챕터 수강중입니다. 다름이 아니라 papagoAPI에서 ID와 PW는 ncloud에서 받으면 되는 건가요? 개발자 센터에서는 파파고 api가 안보여서요ㅠㅠ 실행이 안되어서요. url은 아래 코드 그대로 사용하면 되는거죠??https://openapi.naver.com/v1/papago/n2mt

[notice] A new release of pip is available: 23.1.2 -> 24.3.1 [notice] To update, run: C:\Users\82109\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe -m pip install --upgrade pip(ch07_env) C:\Inflearn\inflearn_chatGPT-main\ch07>python 01_googleTrans.pyTraceback (most recent call last): File "C:\Inflearn\inflearn_chatGPT-main\ch07\01_googleTrans.py", line 1, in <module> from googletrans import TranslatorModuleNotFoundError: No module named 'googletrans'pip install googletrans==3.1.0a0 이렇게 설치했는데 계속 찾을 수 없다고 뜹니다.

학습 관련 질문은 상세히 남겨주세요!가상환경 생성은 됐는데 활성화에서 에러가 생기네요처음에는 : 'ch01_env' 모듈을 로드할 수 없습니다. 자세한내용을 보려면 'Import-Module ch01_env'을(를) 실행하십시오. 이하생략그래서 질문을 찾아보니 터미널 환경을 cmd 로 바꾸라해서 알려주신 링크로 가서 세팅을 바꾸어 다시 실행해서 ok 됐습니다.그런데 다시 활성화 하려니까 다른 에러가 발생하네요 \_2C\w2_\source\inflearn_chatGPT-main\ch01ch01_env\Scripts\activate.bat지정된 경로를 찾을 수 없습니다.E:\_flutter\_2C\w2_\source\inflearn_chatGPT-main\ch01>에러가 생기네요.경로가 틀렸는지 해서 처음부터 폴더 오픈을 다시 해도 똑같으네요에러 메세지 전부 첨부합니다.에러 생기네\source\inflearn_chatGPT-main\ch01> python -m venv ch01_envLooking in links: c:\Users\userpc\AppData\Local\Temp\tmp_p8zwvy1Processing c:\users\userpc\appdata\local\temp\tmp_p8zwvy1\setuptools-58.1.0-py3-none-any.whlProcessing c:\users\userpc\appdata\local\temp\tmp_p8zwvy1\pip-22.0.4-py3-none-any.whlInstalling collected packages: setuptools, pipSuccessfully installed pip-22.0.4 setuptools-58.1.0PS E:\_flutter\_2C\w2_\source\inflearn_chatGPT-main\ch01> ch01_env\Scripts\activate.batch01_env\Scripts\activate.bat : 'ch01_env' 모듈을 로드할 수 없습니다. 자세한내용을 보려면 'Import-Module ch01_env'을(를) 실행하십시오.위치 줄:1 문자:1+ ch01_env\Scripts\activate.bat+ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~+ CategoryInfo: ObjectNotFound:(ch01_env\Scripts\activate.bat:String) [],CommandNotFoundExcep tion+ FullyQualifiedErrorId : CouldNotAutoLoadModule PS E:\_flutter\_2C\w2_\source\inflearn_chatGPT-main\ch01>해결책 : https://codest.tistory.com/3 에러 2번째,\_2C\w2_\source\inflearn_chatGPT-main\ch01ch01_env\Scripts\activate.bat지정된 경로를 찾을 수 없습니다.E:\_flutter\_2C\w2_\source\inflearn_chatGPT-main\ch01> 

그래프가 그려지지 않아요. 오류가 뜹니다.   

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_errorcrewai 및 langchain 버전은 아래와 같습니다.crewai 0.86.0crewai-tools 0.17.0langchain 0.3.10langchain-community 0.3.10

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.    

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 만들고2) 도커 이미지 같은걸 만들어서3) 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. 

https://map.naver.com/p/api/smart-around/places?searchCoord=127.108519%3B36.817412&boundary=127.09854112852958%3B36.807207632892144%3B127.1187113403231%3B36.82744325030478&code=01&limit=20&sortType=RECOMMEND&timeCode=AFTERNOON위 링크인데, 아무래도 현재 막힌 것 같습니다ㅠㅠ영상 재촬영이 어렵다면 보충 설명이라도 추가 가능할까요?

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.

가상환경에서 버전을 일치 시키고API키 환경변수로 설정했는데...openAI apiㅏkey 가 없다고 나옵니다.혹시 어느 부분에서 문제가 있을까요? 

bots/bot/roog.go에서 AddHandler()를 눌렀을때 event.go가 주신코드에는 페이지가 없는데 혹시 어떻게 들어간걸까요?

수업자료 requirements.txt 파일은 어디에 있나요?

5강 기상청사이트 날씨모듈 구현1 중에서 다음과 같이 날씨 태그를 살펴보는데<span class="tmp">4.6<small>℃</small> <span class="minmax"><span>최저</span><span>-</span><span>최고</span><span>-</span></span></span> _span_tmp.span.decompose() 을 통하여 <span class="tmp">4.6<small>℃</small></span>남기고 모두 지우는데  제가 알기로는 span 태그가 모두 사라지는 걸로 알고 있었는데처음 span 태그는 원래 사라지지 않는건가요?? 보통의 블로그에서는 처음부터 삭제대상 태그인 경우가 없었던지라 좀 당황스럽습니다.

여기서 langchain_community를 찾을 수 없다고 합니다 분명히 환경에는 잘 설치되있는데..

 Requests 모듈을 이용하여 HTTPS 사이트 방문시 나타나는 오류인거 같아  r = requests.get(url, verify=False) 위와같이 verify=False 를 추가해줘야 오류를 무시하고 가져오는것으로 보입니다.