수업 너무 잘들었습니다. 제가 강사님 수업을 듣고, 사용자 질의에 따라 sql 쿼리를 반환하는 모델을 만들어보고 있는데요, 모델은 허깅페이스에서 "LGAI-EXAONE/EXAONE-3.0-7.8B-Instruct" 이용해서 만들고 있는데, 요청에 따라 적절히 sql 쿼리를 만들려면, 일단 모델이 1) db 테이블 구조를 명확히 알아야하고, 2) 질의를 db 테이블 용어(ex: '카톡'을 얘기했을때, sns_type =1 로 대체)로 대체하는 dictionary가 잘되어야 할것같은데, 현재는 프롬프트에 1) few_shot 예시와, system 프롬프트에 2) 테이블 구조에 대한 설명, sql 작성 규칙 등을 넣어서 결과를 받고 있습니다.(system 프롬프트는 langChain hub에서 rlm/text-to-sql을 참조 했습니다)  예시와 유사하거나 예시에서 약간 변화를 준 질의에 대해서는 잘 답변을 하고있는데, 조금만 벗어나면 잘못된 답을 줍니다.예를들면 userid 칼럼인데 user_id 로 적는다던지, 말을 조금만 바꿔도 못알아 듣는다던지, 심지어 dictionary_chain에 프롬프트로 잡아줘도 대체를 못하는 경우도 있습니다. 어떻게 모델이 질문에 유연하게 이해하고 적절히 답을 하도록 만들어야하는지 방향을 잘모르겠습니다. 조언 부탁드립니다ㅠ 🙏 (그리고 벡터스토어를 효용성을 못찾고 이용하지 않고 있는데 이 모델에서 벡터 스토어를 잘 이용할수 있는 방법이 있을까요?)

수업에 사용하는 코드가 exe 파일에 묶여 있어서, 맥에서는 열수가 없습니다. vscode 용 소스코드들은 zip 으로 따로 올려 주실 수 있을까요?

안녕하세요 강사님! 두 가지 질문이 있어서 글을 남겨 봅니다. Vector DB에 데이터를 넣기 위해서 임베딩 모델을 사용했는데 아직 실습을 따라하지 않아서 해당 모델을 사용해도 API 비용이 발생하는 것인지 궁금합니다. 또한, Upstage 외에 무료 임베딩 모델이 있는지도 궁금합니다. (실습은 OpenAI로 진행 예정이지만, 개인적으로 궁금해서 여쭤봅니다)이거는 개인적인 질문인데 어제 GPT-OSS가 나왔는데, 20B 기준으로 로컬에서 문제 없이 돌아가더라구요. LangChain Ollama로 이 모델을 사용해서 현재 RAG 강의와 강사님 Agent강의 등 다른 강의 사용에 문제가 없을지 그리고 이 모델에 대한 견해가 궁금합니다!

안녕하세요! 수업 잘 듣고 있습니다.수업을 들으면서 Rag 관련해서 정보를 찾아보던 중에 LlamaIndex 라는 것을 알게 됐는데 마찬가지로 Rag에 사용된다는 이야기를 들었습니다. 이 라이브러리에 대해서는 어떻게 생각하시는지 그리고 Langchain 만 알아도 굳이 LlamaIndex까지 공부할 필요는 없을지도 궁금합니다. 질문이 두서 없어서 죄송합니다! 감사합니다!

'Incorrect API key provided' 강의 내용과 동일하게 아래 주소로 로그인 후 'Create new secret key'를 통해서 API KEY를 발급받았습니다.https://platform.openai.com/api-keys이후에 Copy 버튼 클릭해서 환경변수(.env) 파일에 OPENAI_API_KEY=복사한_API_KEY 저장 후 ChatOpenAI를 통해서 선언한 llm을 invoke()했는데, 반복적으로 Incorrect API Key provided 오류가 발생합니다.혹시나 잘못 복사해서 붙여넣었나 싶어서 삭제 후 API KEY를 신규 생성 후 동일하게 invoke 해봤는데, 문제가 해결되지 않았습니다.혹시 다른 원인이 있을까요?? 답변 기다리겠습니다.

4강까지 강의를 다 들었습니다.하지만 연봉 5천만원인 거주자의 소득세는? 이라는 쿼리를 날릴경우 답변이 624만원이 나오지 않고 다양한 값이 나오고 있는것을 확인했습니다.upstage model을 사용하고 pinecone vector store 를 사용하고 있으며 dictionary chain 까지 구성해서 직장인 -> 거주자로 바꾸는것 까지 적용해서 invoke 를 실행했습니다.직접 테스트한 예시로는 'query': 연봉 5천만원인 거주자의 소득세는 얼마인가요? 소득구간별 세율의 예시를 보여주면서 설명해줘,'result': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 550만원입니다. 소득구간별 세율에 따라 계산하면, 5천만원 이하의 과세표준에는 15%의 세율이 적용되어 84만원 + (1,400만원을 초과하는 금액의 15%) = 550만원이 소득세로 산출됩니다.'},{'query': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?', 'result': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 550만원입니다. 이는 종합소득 과세표준 5,000만원 이하 구간에 해당하는 세율을 적용하여 계산한 금액입니다.',{'query': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?', 'result': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 526만원입니다. (산출식: 5,000만원 - 1,400만원 = 3,600만원, 3,600만원 * 15% - 84만원 = 420만원)'}이런식으로 지속적으로 다른 답이 나오고 있으며 "소득구간별 세율의 예시를 보여주면서 설명해줘" 이 부분을 추가하지 않고 처음 쿼리를 날리면 직장인의 소득세는 xxx 만원입니다. 하고 바로 끝나는 result가 나왔습니다.이러한 원인이 upstage 모델을 사용해서 이런 결과가 발생했는지 궁금하고 4강에서 설명했던 few-shot prompting 이 되지 않아서 처음에는 정확한 답을 주지 못하고 있다가 "소득구간별 세율의 예시를 보여주면서 설명해줘" 이 부분이 추가되면서 다음 응답들이 더 자세하게 나오게 된 것인지 궁금합니다.

안녕하세요. 수업을 듣고 실습도 같이 해보고 있습니다.유사도 쿼리 관련해서 질문이 있어서 문의드렸습니다.같은 upstatge 임베딩 모델을 사용했고 chunk size 등 같은 문서 spliter 를 사용했는데 유사도 검색에서 나오는 결과가 예시랑 다르게 나오는 이유가 무엇인가요?

안녕하세요.현재 강의에서 배운것만으로도 심리 상담 챗봇을 만들 수 있을까요? 소득세법 같이 정답이 있는 자료는 없는것 같아 인터넷 서칭으로 자료들을 긁어모을 생각입니다. ex) 연애 심리 상담 Bot- 연애에 대해 고민하는 사람들에게 질문에 따른 조언을 해줌- 연애 커뮤니티 등에서 수동으로 데이터 수집- 도움이 되는 질문들과 댓글을 직접 선정하여 .docs 문서에 복사 붙여넣기 알찬 강의 만들어 주셔서 감사합니다! (수강평 작성했습니다. 데헷)

안녕하세요 강병진 강사님 강의에서는 docx파일을 불러오셨는데, 혹시 이미지나 표가 포함된 pdf파일을 불러오기 위해서는 어떤 라이브러리를 쓰는게 좋을까요? PyMuPDFLoader를 사용했을 때는 이미지 안에 있는 내용을 전혀 텍스트로 변환하지 못하는 것 같아서 질문드립니다. 감사합니다.

모든 env다 넣고 실행했을때 아무런 오류가 안나는상황에서 기존에 심볼이 BTCUSDT로 되어있는거 완전 적은금액으로 해볼려고 XRPUSDT로 심볼 수정후에  symbol = "XRPUSDT" product_type = "usdt-futures" granularities = ["3m", "5m", "1m"] candlenum = 100 order_amount_usd = float("1") check_interval_sec = 30 price_change_threshold = float("0.005") TP_DELTA = SL_DELTA = 0.02 # 고정 이익 목표이렇게 변경후에 실행을했습니다 아무런 오류도 안뜨고이부분에 2.8 usdt 가지고있는데 거래가 실제로는 안되는데 어떠한 문제가 있을까요?? 혹시 몰라서 api 모든걸 다 xrp로 수정했습니다. position_data = get_bitget_position() print(f"[Monitor] 현재 포지션 데이터: {position_data}") [Monitor] 현재 포지션 데이터: {'code': '00000', 'msg': 'success', 'requestTime': 1754192178572, 'data': []}position data가 이렇게 나왔고 bitget position에 query는 query = "symbol=xrpusdt&productType=USDT-FUTURES&marginCoin=USDT"이렇게 수정한 상태입니다

안녕하세요, 실행하고 하루 지났는데 포지션 집입을 안하더라고요, 3번다 셀이 나왔을때, 가격 변화 부족으로 뜨더라고요, 이게 맞나해서 여쭤봅니다

아이피는 내부아이피가 아니라 외부아이피를 사용하는거죠?아이피는 비트겟하고 환경변수 통일하는거죠?

fine-tunning은 어떻게 생각하세요? 강사님이 알려주신 내용대로 RAG만 하면, fine-tunning은 할 필요가 없을까요? 아니면 fine-tunning이 필요한 영역이 따로 있는 걸까요? fine-tunning에 대해서 어떻게 생각하시는지 궁굼해서 문의드립니다 :)

에러메세지는 이건데요..KeyError: "Input to ChatPromptTemplate is missing variables {'dictionary'}. Expected: ['dictionary', 'question'] Received: ['question']" 그래서 아래처럼 고쳤더니 결과는 잘 나오는데new_question = dictionary_chain.invoke({ "dictionary": dictionary, "question": query })이러고 나서 또 밑에 ai_response관련 코드도 같은 에러가 나오다보니 강의를 매끄럽게 들을 수 없고 자꾸 흐름이 끊기네요. 사실 3.5때도 강의코드 그대로 따라하니까 llm이 답변을 제대로 안해줘서, chunk_size / overlap 이렇게 저렇게 조정하고. 조정해보니 또 한번에 넣을 수 없는 사이즈라서 배치처럼 짤라서 넣고. 우여곡절 끝에 강의랑 동일한 결과를 얻긴 했는데요...빠르게 슥슥 듣고 강사님 다른 강의(ai agent)로 넘어가고싶은데 매끄럽게 안되니까 초큼 힘들어요 ㅠ제 환경이 잘못 구성된걸까요 ㅠㅠ

안녕하세요!강의 모두 완료하고 업무에 잘 활용하고 있습니다.다름 아니라, 리뷰 데이터를 PINECONE DB에 넣고, RAG로 해당 리뷰 데이터 기반 학습으로, LLM으로 질문 답변 생성시 훌륭한 답변을 얻을 수 있었습니다.그런데 문제는 LLM 답변 생성시 PINECONE DB가 자료가 많아서 인지, 답변 시간이 25~40초 정도 걸립니다.ㅠLLM 답변 속도를 개선할 수 있는 다른 방법이 있을까요?궁금합니다.

안녕하세요, 완강 후 사내법규로 챗봇을 만들어서 잘 활용하고 있습니다! 이런 것이 가능하다고 윗분들에게 보여드렸고, 직원들을 위한 사내용 챗봇 프로젝트를 본격적으로 시작하게 되었습니다. 감사합니다 🙂관련해서 문의드립니다.(질문 내용 수정)사내 주요문서들이 ppt로 되어 있는 경우가 많아 ppt를 RAG로 활용하는 방법 문의드립니다.아래 코드를 사용해서 ppt에 있는 텍스트를 docx 파일로 만들었습니다.from pptx import Presentation from docx import Document def extract_text_from_pptx(file_path): prs = Presentation(file_path) text_list = [] for slide in prs.slides: for shape in slide.shapes: if hasattr(shape, "text"): text_list.append(shape.text) return "\n".join(text_list) def save_text_to_docx(text, output_path): doc = Document() for line in text.split('\n'): doc.add_paragraph(line) doc.save(output_path) # 실행 예시 ppt_file = "OOO.pptx" # 파일명 확인 text = extract_text_from_pptx(ppt_file) save_text_to_docx(text, "ppt_extracted_text.docx")문제는, ppt에서 이렇게 도식화 되어 있는 경우에, 도식 순서대로 text로 변환해주지 않는다는 점인데요, 혹시 이런 경우에 도식을 이해해서 text로 변환해주는 방법이 있을까요? 위 코드로 text 추출 시, 장표 내 text만 추출이되고, 이미지는 변환이 안되는데요'은행거래명세서 보여줘' 라고 질문하면 파란색 이미지 부분이 나오도록 구현하는 방법도 있을까요? 아래처럼 이미지와 텍스트를 함께 학습해서 이해시키도록 한 뒤 RAG를 구현할 수 있는 방법이 있을지도 문의드립니다. 더 많은 직원들이 streamlit을 조회한다고 할 때, 원활하게 조회되도록 하려면 유료용을 결제하면 되는걸까요? 조회자가 많아 질 경우 추가로 하면 좋은 조치들이 어떤게 있는지 궁금합니다. 질문이 많았습니다. 혹시 1:1 등을 신청해야 답변이 가능한 내용일까요! 답변 주시면 감사하겠습니다.

안녕하세요. 현재 회사 폐쇄망에서 코드를 돌리는데, Chroma.from_documents 부분에서 "[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed: self-signedcertificate in certificate chain" 이러한 에러가 발생하고 있습니다. 이런 상황에서는 langchain_chroma에 대한 예외처리 요청하면, 문제 해결될까요? 

o3가 아니라 4o를 사용하지 않으시는 이유가 있을까요?2. 현재 청산을 당하시고 + mm팀에 ip 차단까지 당하신걸까요?

안녕하세요! 강의 잘 듣고 있습니다!비트겟 가입 관련 문의를 드리고 싶은데 보내주신 링크로 가입은 했는데 본인 인증 verify 과정에서 계속 실패가 납니다. 신준증과 얼굴인증을 해도 계속 인증이 실패했다고 하는데 혹시 이와 관련해서 혹시 팁이 있을까요?ㅠ아니면 본인인증을 하지 않고도 해당 코드를 사용하는데 문제기 없을까요?

실행이 안 되서 교수님께 질문을 하러 들어오니 llm에게 문의하라고 적어놓으셔서 문의 후 방법을 공유드리려고 질문 남겨놔요~알아서 하셨을 수도 있지만?1. 모든 코드를 잘 작성하셨는지 체크해보세요2. 초반에 말씀하셨던 install관련 다음 내용을 터미널에 입력한다=> pip install requests=> cursor에서 물어보면서 진행하는데 가상환경으로 만들어서 진행해야하는 경우도 있다고 하니 다들 체크하셔요~ 경험 공유드립니다!P.S. 좋은 양질의 강의 감사합니다. 내일 또 와서 들을게요~ 짬짬이 따라가는 중 입니다!