new_question 이 ''연봉 5천만원인 거주자의 소득세는 얼마인가요?'' 이라는 질문만 내놓고, 답은 내놓지 않습니다 %pip install python-dotenv langchain langchain-upstage langchain-community langchain-text-splitters langchain-pinecone docx2txt 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.docx') document_list = loader.load_and_split(text_splitter=text_splitter) from dotenv import load_dotenv from langchain_upstage import UpstageEmbeddings # 환경변수를 불러옴 load_dotenv() # OpenAI에서 제공하는 Embedding Model을 활용해서 `chunk`를 vector화 embedding = UpstageEmbeddings(model="embedding-query") from langchain_pinecone import PineconeVectorStore # 데이터를 처음 저장할 때 index_name = 'tax-upstage-index' database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embeddin g, index_name=index_name) query = '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?' # `k` 값을 조절해서 얼마나 많은 데이터를 불러올지 결정 retrieved_docs = database.similarity_search(query, k=3) retrieved_docs from langchain_upstage import ChatUpstage llm = ChatUpstage() from langchain_core.prompts import PromptTemplate prompt_with_template = '아래 질문에 답변해주세요:\n\n {query}' prompt_template = PromptTemplate(template=prompt_with_template, input_variables={"query"}) from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate dictionary = ["사람을 나타내는 표현 -> 거주자"] prompt = ChatPromptTemplate.from_template(f""" 사용자의 질문을 보고, 우리의 사전을 참고해서 사용자의 질문을 변경해주세요. 만약 변경할 필요가 없다고 판단된다면, 사용자의 질문을 변경하지 않아도 됩니다. 그런 경우에는 질문만 리턴해주세요 사전: {dictionary} 질문: {{question}} """) dictionary_chain = prompt | llm | StrOutputParser() tax_chain = {"query": dictionary_chain} | prompt_template new_question = dictionary_chain.invoke({"question": query}) new_question RetrievalQA 가 사라져서 PromptTemplate 랑 Pinecorn으로 어떻게든 대체하려고 했는데 엉망이 된거 같습니다. ㅠㅠ 어떻게 하면 답까지 내놓게 할 수 있을까요?
강의 내용 중에 "pip install pykrx" 이 부분에 대한 설명을 해 주신다고 했지만 나중에 VS CODE만 설명하시면서 실제로는 강의에서 빠져 있어서 기존 문의드린 오류가 난 게 아닌가 합니다. 느낌으로는 conda promp 상에서 실행하면 될 것 같은데 안되네요. "pip install pykrx" 를 어디에 설치해야 하나요? 아래 2곳에서는 안됩니다.
graphRAG - Neo4J로 구현하는 지식 그래프 기반 RAG 시스템 (feat. LangChain)
지식그래프(KG) 검색 - 전문 검색에서 fulltext index 생성이 안됩니다. 여러번 실행해도 동일합니다. 아래 3개 중 movie_title_tagline_fulltext만 생성되고 movie_title_fulltext와 person_name_fulltext는 실행해도 반응이 없습니다. SHOW FULLTEXT INDEXES를 실행하면 movie_title_tagline_fulltext만 표시됩니다. Neo4j 버전: 버전 2.1.1(2.1.1) Neo4j는 Desktop 버전으로 실행했습니다. [참고] 실행 파일: KG_P1_03_neo4j_movie_03_full-text_search.ipynb [스크립트] CREATE FULLTEXT INDEX movie_title_fulltext IF NOT EXISTS FOR (m:Movie) ON EACH [m.title] CREATE FULLTEXT INDEX movie_title_tagline_fulltext IF NOT EXISTS FOR (m:Movie) ON EACH [m.title, m.tagline] CREATE FULLTEXT INDEX person_name_fulltext IF NOT EXISTS FOR (p:Person) ON EACH [ p.name ]
[ 질문 배경 ] Deque에 대한 자료를 보면 포인터를 사용한다고 나와있습니다. 따라서 popleft()시 맨 좌측부터 포인터가 가르키며 삭제하게 되는데, 이는 논리적으로 "삭제"라는 개념보다는 포인터가 가르키는 곳을 다음으로 이동시킨다는 의미를 가진다고 gpt를 통해 알게 되었습니다. [ 질문 ] 그렇다면, popleft()시 포인터가 다음으로 이동할 시 메모리에 적재되어 있던 이전 값은 그대로 남아있게 될텐데, 그렇다면 이것은 메모리 낭비로 이어질 수 있지 않나요? 자바의 경우 가비지 컬렉터가 알아서 메모리를 관리하죠. GPT에게 물어보니 메모리 슬롯은 유지하며 재사용할 수 있도록 대기상태에 들어간다고 합니다. 그렇다면 이 재사용을 할지 말지에 대한 것은 누가 결정하며 어떻게 처리되나요? 궁금합니다. C의 경우 malloc 으로 메모리 빌림 , 메모리 반납을 거치게 되는데, 이 경우도 궁금합니다.
안녕하세요. 현재 회사 사무실에서 강의듣고 있는데, 일부 폐쇄망입니다. 그래서 Colab에서 실습 시 업로드 할 경우 아래 에러가 발생합니다. colab말고 다른방법은 없겟죠? A network error occurred and the request could not be completed. GapiError: A network error occurred and the request could not be completed.
안녕하세요 교수님 강의를 통해 많은 도움을 받고 있는 수강생입니다. 수정 기능 구현 시, 전체 데이터를 Body에 담아 보내는 방식은 대용량 파일이나 멀티파트 폼 데이터 처리 시 효율성이 떨어지는 경험을 했습니다. 그래서 모든 필드를 Optional로 설정하여 부분 수정을 허용하게 하면 벨리데이션(Validation) 로직이 복잡해지는 문제가 발생했습니다. 현업에서는 어떤 식으로 업데이트 코드 스타일을 관리하는 것이 표준인지 교수님의 조언을 듣고 싶습니다. 감사합니다.
- is_host를 기준으로 호스트 사용자와 게스트 사용자를 구분하는 것은, 가입 당시부터 본인의 역할을 선택하여 구분 짓는 경우에 효과적인 것으로 판단됩니다. 가입 시점부터 역할(게스트/호스트)을 구분 지어서 관리하고자 하는 경우에 적절한 구조라고 생각되며, 호스트의 자격조건이 있거나, 검증이 필요한 서비스라면 이렇게 관리하는 방법이 적절해 보입니다. - 반면, 호스트/게스트의 타입을 캘린더의 존재 여부(또는 갯수)로 정의한다고 하면, 모든 가입자가 가입시에 동일한 자격을 갖는 가입자로서 가입처리가 되고, 추가 단계로서 캘린더를 생성 함으로 써, 호스트와 게스트의 역할을 자유롭게 넘나드는 자유도가 생기는 구조가 될 것 같습니다. - 지금은 커피챗을 목적으로 일정을 조율하는 목적을 갖는 시스템이므로, is_host를 사용하지 않는 결정을 하겠습니다. 전자상거래 시스템같은 판매자와/소비자 처럼 엄격한 구분과 자격을 검증해야 하는 시스템으로 여겨지지는 않기때문입니다. is_host 필드가 없어지는 경우에, 사용자의 상태(또는 역할)을 구분하기 위해서 매번 캘린더의 존재 여부를 확인해야 하지만 앞서 언급한 호스트와 게스트의 역할 변경에 열려있는 점이 중요하게 생각되기 때문입니다. 하지만 모든 가입자가 게스트로 시작하는 만큼 커피챗 호스트를 어떻게 유치할 것인가는 고민이 되는 부분입니다.
7강 강의 6분 28초 쯤에 이메일 트리거 설정 후 test를 하면 네이버 메일함 속 메일이 '읽음' 상태로 바뀐다고 알려주셨는데요. 저는 일단 Test step 버튼 대신 Execute step이 뜹니다. Execute step 버튼을 누르면Executing node만 계속 뜹니다. 5분 넘게 기다려도 반응이 없습니다 ㅜㅜ 뭘 잘못 설정했나 싶어서 아예 처음부터 해보고, 메일함에 메일이 너무 많아서 그런가 싶어 일부 삭제도 해봤는데 똑같습니다. 뭐가 문제인 것일까요,,,ㅜㅜ
어떤 강의에 대한 질문인지 자세하게 알려주시면 답변을 드리는데 도움이 됩니다. 스크린샷 윈도우키 + 쉬프트키 + S(윈도우) 을 자세히 첨부하시면 답변 드리는데 많은 도움이 됩니다. 동영상 재생 관련 같은 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해 주세요. <추가> youtube-transcript 오류를 위한 무료 API 분석부터 직접 서버 구축까지! 보고 있는데, n8n의 http request에서 post요청 보냈을때 timeout 오류가 떠서요.. 클로드로 테스트 해보고있긴한데, 혹시 강의자료 제공해주신 소스 변경사항 없이 제대로 작동하나요?? 다른 수강생분들은 잘 되는지도 궁굼하네요~
강의대로 진행중인데요 call n8n workflow 실행이 안됩니다. 검색을 하면 output에 이런 오류가 발생이 됩니다. 서브워크플로우에서는 accept all data으로 되어 있습니다. 그리고 서브워크플로의 http request node에서 query의 value expression 작성 시 $json.query 가 undefined로 되어 있는데 이것도 영상과 달라서요. 이렇게 간단한것도 못따라가 가네요 ㅠㅠ
