안녕하세요, 강사님 Azure OpenAI API를 사용해 봤는데요. gpt-4o-mini-2024-07-18 입니다. Structured output을 하는 경우 다음과 같은 애러가 발생해요. 모델 버전 문제일 것 같기는 한데요. BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'code': 'BadRequest', 'message': 'response_format value as json_schema is enabled only for api versions 2024-08-01-preview and later'}} 강사님의 LLM 모델의 버전이 어떻게 되나요?
안녕하세요, 강사님. 강의 마지막 섹션 Agent RAG 시스템을 그래프로 구현 에서 # 4. Agent RAG 구현 부분에서 LLM 모델에 따라 결과 다르게 나오는 것 같습니다. 참고로, 저는 ANTHROPIC claude-3-7-sonnet-20250219 모델을 사용하는데요. 다음과 같이, '정보 추출 및 평가' 노드에서 애러가 발생합니다. 안정적인 결과를 얻기 위해서는 어떤 방안이 좋을지 의견을 부탁 드립니다. ---정보 추출 및 평가--- ValidationError: 2 validation errors for ExtractedInformation strips Input should be a valid list [type=list_type, input_value='[\n {\n "content": "...="query_relevance">0.95', input_type=str] For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.10/v/list_type query_relevance Field required [type=missing, input_value={'strips': '[\n {\n "..."query_relevance">0.95'}, input_type=dict] For further information visit https://errors.pydantic.dev/2.10/v/missing 수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요.
12:20 에서 grade, num_generation 필드값으로 상태값이 덮어 써진다고 하셨는데요. 그러면 기존 상태에 있던 "messages"와 "documents"가 사라지는 건가요? 4:07에서 rag_chain.invoke함수에 string 타입의 query가 들어가면 "context"와 "question"에 모두 입력으로 들어가게 되는건가요?
실행 시 에러 나는데 무슨 문제일까요? 2.3 임베딩 모델입니다. --------------------------------------------------------------------------- RateLimitError Traceback (most recent call last) Cell In[81], line 6 2 embeddings = OpenAIEmbeddings( 3 model ="text-embedding-3-small", # 사용할 모델 이름을 지정 가능 4 ) 5 sample_text = "테슬라 창업자는 누구인가요?" ----> 6 vector = embeddings.embed_query(sample_text) 7 print(f"임베딩 벡터의 차원: { len(vector)}") File ... (...) 1031 retries_taken =retries_taken, 1032 ) 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'}}
안녕하세요. 사전 구입하여 책을 읽고있는 한 인원입니다. 다름이아니라 책 102쪽 4.11 예제를 제 컴퓨터에서 하려하는데 다음과같은 오류가 뜹니다. 혹시 버전문제일까요? 지금 버전에서 해당 컨텍스트 길이를 보려면 어떻게 수정해야할까요? 추가적으로 큰 문제는 아니지만 책에 오타있는 부분도 기재합니다. 43페이지 딱히 큰 문제는 아니지만 사소하게 변수명이 잘못적혀있습니다..! 해당 장의 다른 변수들은 모두 맞게 작성되어있지만 해당 부분만 오타가있습니다. 크리티컬한 오타는 아니지만 혹여나 도움이 될까 싶어 기재합니다. 지금 절반 정도 읽었는데 읽는 인원이 최대한 잘 이해하고 어려워하지 않도록 매 개념마다 실습을 진행하고 한줄 한줄 코드 해석해주는 것이 느껴지는 책입니다. 강의 등 랭체인 및 LLM 어플리케이션 개발에 항상 큰 도움을 받고있습니다. 좋은 자료 강의 항상 감사드립니다.
안녕하세요. 3.2 예제 실습중 아래와 같은 이슈를 해결하지 못하여 질문 드립니다. 사용자 환경운 github 에서 제고해준 code space 환경에서 테스트 중입니다. 오류 코드는.. from langchain_chroma import Chroma # 데이터를 처음 저장할 때 database = Chroma.from_documents(documents=document_list, embedding=embedding, collection_name='chroma-tax', persist_directory="./chroma") 위 코드 실행시 아래와 같은 오류가 발생합니다. AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[108], line 4 1 from langchain_chroma import Chroma 3 # 데이터를 처음 저장할 때 ----> 4 database = Chroma.from_documents(documents=document_list, embedding=embedding, collection_name= 'chroma-tax' , persist_directory= "./chroma" ) 6 # 이미 저장된 데이터를 사용할 때 7 #database = Chroma(collection_name='chroma-tax', persist_directory="./chroma", embedding_function=embedding) File /workspaces/faith79/.venv/lib/python3.12/site-packages/langchain_chroma/vectorstores.py:1239 , in Chroma.from_documents (cls, documents, embedding, ids, collection_name, persist_directory, client_settings, client, collection_metadata, kwargs) 1237 if ids is None: 1238 ids = [ doc.id if doc.id else str(uuid.uuid4()) for doc in documents] -> 1239 return cls.from_texts( 1240 texts=texts, 1241 embedding=embedding, 1242 metadatas=metadatas, 1243 ids=ids, 1244 collection_name=collection_name, 1245 persist_directory=persist_directory, 1246 client_settings=client_settings, 1247 client=client, 1248 collection_metadata=collection_metadata, 1249 kwargs, 1250 ) ... --> 327 client settings = chromadb.config.Settings(is_persistent=True) 328 client settings.persist_directory = persist_directory 329 else: AttributeError : module 'chromadb' has no attribute 'config' Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings... //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// chromadb 에서 config 속성 사용이 안된다는거 같아요. 그래서 langchain_chroma의 버전도 변경하고 chromadb 도 설치 후 버전도 이것저것 변경해 보았는데, 동일한 이슈만 지속적으로 나오고 있습니다 꼭 해결하고 싶어요~ 도와주세요.
안녕하세요, 강사님 워크플로우가 아닌 에이전틱 루프에서 병렬 노드 구현이 가능한지 문의드립니다. 구체적으로 다음과 같은 두 가지 시나리오에 대한 가능 여부가 궁금합니다 쿼리에 따라 1, 2번 작업을 순차적으로 진행한 후, 그 결과를 aggregate하여 3번으로 전달하는 방식 1, 2, 3번 작업을 동시에 병렬로 수행한 후 한 번에 취합하는 방식 어떤 방식이 가능한지 조언 부탁드립니다. 감사합니다
"LLM 모델의 Tool Calling 성능 비교(OpenAI, Gemini, Llama 70B)" 파트 강의 중 1:48초 부터 llama3-groq-70b-8192-tool-use-preview 모델을 불러와 Tool Call의 성능 비교를 진행합니다. 2025-04-03 기준 해당 모델명이 변경되어 더 이상 로드가 불가능 합니다. 따라서 "llam3-70b-8192" 모델명을 변경하여 사용하는 것이 좋을 것 같습니다. 수정 전 코드 llm_groq = ChatGroq(model="llama3-groq-70b-8192-tool-use-preview", temperature=0) 수정 후 코드 llm_groq = ChatGroq(model="llama3-70b-8192", temperature=0) 감사합니다.
안녕하세요 선생님 위 이미지처럼 추후 서브그래프로 들어갈 CSV 관련 코드 작성 및 실행 워크플로우를 구성했는데, 테스트를 통해서 동작은 확인했습니다 그런데 마지막 execute_node가 python_repl로 실행만 하는 노드라서 실패했을 때 워크플로우가 중간에 다시 돌아갈 때 원인이 전달되지 않아서 수정이 잘 될지가 걱정됩니다. 에러까지 넘겨야 할지, 아니면 code_gen node에서 agentexecutor api로 tool_call로 python_repl을 연결한 다음 validation 노드를 타는 게 더 나을지 고민 중인데, 이렇게 하면 코드 실행 실패할 때마다 그래프 시각화가 여러 번 나올 것 같아서 어떤 접근법이 좋을지 조언 부탁드립니다 감사합니다
안녕하세요 강사님, 서브 그래프 관련 질문입니다! subgraph에서 routing 코드를 보고 있는데, add_conditional_edges 문법이 좀 헷갈려서 질문드립니다. search_builder.add_conditional_edges( "analyze_question", route_datasources_tool_search, ["search_menu", "search_web", "search_wine"] ) 위 코드에서 세 번째 매개변수인 ["search_menu", "search_web", "search_wine"] 가 어떻게 작동하는지 궁금합니다. 제가 이해한 바로는 route_datasources_tool_search 함수에서 return되는 값의 key 값에 따라 다음 노드로 라우팅되는 것 같은데요. 그냥 저렇게 함수들을 나열하면 알아서 key 값과 네임이 일치하는 함수로 넘어가는 건가요? 혹시 시간 되실 때 설명 부탁드립니다! 감사합니다.
from langchain_community.llms import HuggingFaceHub # Hugging Face의 Mistral 모델 사용 llm = HuggingFaceHub( repo_id="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1", model_kwargs={"temperature": 0.7, "max_new_tokens": 300}, huggingfacehub_api_token=HUGGINGFACE_API_TOKEN ) 이미 완성된 언어 모델을 기반으로 앱 개발에 사용한다고 하셨는데, openai 말고 허깅페이스로 실습 해도 되나요? 이 부분 말고는 같을까요?
섹션 6. 서브그래프입니다! 안녕하세요, tool_search_graph 관련 서브그래프 구현에 대해 두 가지 질문이 있습니다 조건부 분기 처리 시, question에 따라 분기된 후에 해당 툴에 맞게 질문을 추가로 필터링하는 과정이 필요한지 궁금합니다. 현재는 간단해서 그냥 하신건지요? question을 찍어보니, 그대로 넘어와서요 해당 서브그래프를 supervisor 하단에 배치했을 때, 코드상으로 어떻게 연결할 수 있는지 구체적인 방법이 궁금합니다. 답변 부탁드립니다
