안녕하세요. 실무에서 Mysql을 많이 사용하는데 Mysql 사용자 테이블을 기준으로 사용자와 비슷한 취미 이런것들을 추천 시스템을 만든다고한다면 mysql에 저장된 데이터를 벡터 DB에 계속 업데이트를 해야하는데 가능한건지 의문이듭니다. 사용자 테이블에는 탈퇴를 했다거나 취미가 바뀌었다거나 등 데이터가 업데이트가 되는데 벡터 DB에서도 해당 데이터를 찾아서 업데이트 되는게 가능한건지 아니면 배치성으로 데이터를 한번에 업데이트를 헤야하는것인지 고민이 드는데 강사님 같은 경우에 어떻게 해결하셨는지 궁금합니다.

안녕하세요. krag를 통해 검색기법들을 평가하는 방법에서 질문이 있습니다. 이렇게 검색기법을 통해서 검색기에 대한 성능을 평가하려면, 우선적으로 question과 answer에 대한 평가셋을 직접 만들어야 하는걸까요?

자체 예제를 만들어서 진행해보고 있는데, 사용자가 입력한 정보에서 배송지와 연락처를 추출한다는 상황을 가정하였습니다. 여기서 프롬프트를 from langchain_core.prompts import PromptTemplate purpose_prompt = PromptTemplate.from_template(""" 당신은 사용자의 입력값에 배송지와 연락처가 존재하는지 판단해서, 배송지와 연락처를 정확히 파싱하는 전문가입니다. 예를 들어 입력값이 '판교역로 123번지 23 01022345843'이라면, 배송지는 판교역로 123번지 23이고, 연락처는 01022345843입니다. 만약 배송지와 연락처가 모두 파악되면, message에는 '해당 정보가 맞습니까?'를 입력해주고 data에는 'delivery_address: {{message}}, phone_number: {{phone_number}}'라고 출력하고, 하나만 파악되면, 없는 쪽에 대해 '연락처를 (또는 배송지를) 다시 한 번 입력해주세요.'라고 message에 작성해주세요. 둘 다 파악하지 못했으면 '배송지와 연락처 정보를 다시 한 번 입력해주세요.'라고 message에 출력고 data는 빈 딕셔너리로 반환해주세요. 사용자의 입력값: {{query}} 반환값 포맷: { "message": {{message}}, "data": { "delivery_address": {{delivery_address}}, "phone_number": {{phone_number}} } } """)이런식으로 짰는데 KeyError: '\n "delivery_address"' During task with name 'generate' and id 이런 에러가 납니다. state를from typing_extensions import TypedDict class AgentState(TypedDict): question: str message: str data: dictfrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParser def generate(state: AgentState) -> AgentState: """사용자의 입력값을 기반으로 배송지와 연락처 정보를 추출하고, 추출된 결과를 JSON 형식으로 반환합니다.""" query = state['question'] rag_chain = purpose_prompt | llm | StrOutputParser() response = rag_chain.invoke(query) print(response) return {'answer': response} initial_state = {'question': '대왕판교로 1234 201동 앞에 01022384938'} graph.invoke(initial_state)이렇게 구성해봤는데 어디가 문제인지 모르겠습니다.. generate() 중간에 response를 찍어보려해도 더 이전에 에러가 나서 보이지 않는데.. 어디가 문제인지 알 수 있을까요? 또 output_par

OpenAI Embedding 모델을 사용하셨는데, 기업 환경에서도 이 모델을 활용하는지 궁금합니다. 데이터가 OpenAI 서버로 전송된다면 보안상 위험은 없을까요?

이번 강의에서 많은 인사이트를 얻어갑니다. Few shot이나 이런 논문은 주로 어디서 어떻게 얻으시는지 궁금합니다.

 문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요위 이미지 처럼 Structured Output Parse에서 에러가 발생합니다제가 예상하기론 AI 모델에서 Input이 제대로 들어오지 않는 경우에 발생하는 것 같은데 해당 문제를 발생하지 않게 하려면 어떻게 할 수 있나요?50건 처리하면 3~5건 정도가 이렇게 error로 결과를 못 받고 있습니다. 제가 시도한건 ai agent node에 retry on fail 옵션을 켜두었는데 이 옵션이 Structured Output Parse가 실패했을때는 재시도를 하지 않는것 같더라구요다른 방법이 있을까요? 에러를 발생시키지 않는 방법이 있는지혹은 에러가 발생해도 재시도할 수 있는 옵션이 있는지 오류 메시지가 있다면 작성해 주세요Model output doesn't fit required formatTo continue the execution when this happens, change the 'On Error' parameter in the root node's settings { "errorMessage": "Model output doesn't fit required format", "errorDescription": "To continue the execution when this happens, change the 'On Error' parameter in the root node's settings", "errorDetails": {}, "n8nDetails": { "time": "2025. 9. 17. 오전 9:33:07", "n8nVersion": "1.109.1 (Cloud)", "binaryDataMode": "filesystem" }} 사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요  n8n 설치 정보 안내 n8n 버전:데이터베이스 종류 (기본값: SQLite):n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main):n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등):운영 체제: 

 문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요아래는 제 워크플로우입니다 code2의 item 수가 많아질 수록 시트에 적재될 때 input과 결과가 매칭이 안되는 경우가 발생합니다예시로 { 1, 2, 3, 4, 5, ....} 이런 아이템을 넣었으면 결과로 { 1', 2', 3', 4', 5', ....} 을 기대했으나 { 1', 3', 2', 4', 5', ....}, { 1', 2', '2', 3', 4', 5', ....} 처럼 순서가 뒤섞이는 것 처럼 나오게 되는데 해결할 수 있나요? 종종 이런 문제가 발생하는 걸까요?  사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요  n8n 설치 정보 안내 n8n 버전:데이터베이스 종류 (기본값: SQLite):n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main):n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등):운영 체제: 

 문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요선생님의 강의를 듣고 100건 정도 AI가 분석하는 워크플로우를 작성했습니다.다만 2번이 ai agent 호출이 있고 해당 ai agent 호출당 20~ 30 초 사이가 걸리다보니 100건 처리를 진행하는데 1시간이 넘게 걸리는 경우가 많아요혹시 병렬처리를 한다거나 더 빠르게 할 수 있는 방법이 있을까요? 오류 메시지가 있다면 작성해 주세요  사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요  n8n 설치 정보 안내 n8n 버전:데이터베이스 종류 (기본값: SQLite):n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main):n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등):운영 체제: 

제목 그대로 추천해주시는 Mertic 방식이 있나요? 각 방식마다 장 단점이 있을거같고 특수 상황에서 쓰이는 방식들이있을거같아서요.

안녕하세요. MMR 관련 질문이 있습니다. MMR을 retriever로 설정할 때 fetch_k와 k를 같이 설정해주도록 되어 있는데, 여기서 질문입니다.fetch_k를 설정한다는 것 자체가 다양성을 확보하기 위한 MMR과 배치되는 것 아닌가요? => 그냥 전체 문서수를 fetch_k로 하면 되는 것 아닌가요? mmr 알고리즘 or 문서검색을 하는 원리가 잘 이해되지 않습니다. 감사합니다.

안녕하세요.토큰별로 문서를 쪼개는 이유가 아래가 맞을까요?유사도 검색18만글자를 안쪼개고 벡터 데이터베이스에 저장하면 유사도 검색이 안됨GPT4-0 컨텍스트 토큰 한계18만글자를 안쪼개고 넣는다 한들 유사도 검색 후 GPT가 그 결과값을 보고 답변을 줘야하는데 결과값이 18만글자니깐 답변 조차 못함

아래의 코드와 같이 chunk_size와 seperator 두가지 기준으로 문서를 분할하는 text_splitter를 정의하였을때, 어떤 것을 우선하여 텍스트를 분할하나요?예를 들어 토큰사이즈가 100개 이하지만 정규식 조건에 해당하여 분할을 하는것인지 혹은 토큰사이즈 100개 이상이 되어 정규식 조건을 충족하지 않아도 문서를 분할하는지 궁금합니다. text_splitter = CharacterTextSplitter.from_huggingface_tokenizer( tokenizer=tokenizer, separator=r"[.!?]\s+", chunk_size=100, chunk_overlap=0, is_separator_regex=True, keep_separator=True, )

langchain으로 했을때는 chunk_overlap이라는 옵션이있어서 글자의 중복을해서 답변정확도를 올린다고이해했습니다. 그리고 현재 강의에서는 토큰이 18만이기 때문에 이거를 1500토큰으로 자르는거까지 코드에 반영이된거같은데 중복도는 어쩔수가 없는걸까요?

파이썬 설치도 했고요. 아래 유사 질문이 있어 답변 바탕으로 진행해봤는데, visual studio code 다운로드하고터미널까지 들어가서 ollama pull deepseek-r1:1.5b 까지 했거든요.그 이후로는zsh: command not found으로 떠요. 개발자가 아니다보니까 하나하나 사소할 수 있는데 너무 어렵네요 ㅠㅠ 도와주십시오.

질문을 하니```{'query': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?', 'result': '죄송하지만 연봉 5천만원인 직장인의 소득세를 직접 계산할 수 있는 구체적인 정보는 제공된 문서에 포함되어 있지 않습니다. 소득세 계산을 위해서는 세율표 및 공제 항목 등의 자세한 정보가 필요합니다. 이러한 정보는 국세청 웹사이트나 관련 세무 전문가를 통해 확인하시기 바랍니다.', 'source_documents': [Document(id='c8968fab-aa34-4a18-959a-bbc7ad50eab7', metadata={'source': 'tax.docx'}, page_content='[전문개정 2009. 12. 31.]\n\n\n\n제10조(납세지의 변경신고) 거주자나 비거주자는 제6조부터 제9조까지의 규정에 따른 납세지가 변경된 경우 변경된 날부터 15일 이내에 대통령령으로 정하는 바에 따라 그 변경 후의 납세지 관할 세무서장에게 신고하여야 한다.\n\n[전문개정 2009. 12. 31.]\n\n\n\n제11조(과세 관할) 소득세는 제6조부터 제10조까지의 규정에 따른 납세지를 관할하는 세무서장 또는 지방국세청장이 과세한다.\n\n[전문개정 2009. 12. 31.]\n\n\n\n제2장 거주자의 종합소득 및 퇴직소득에 대한 납세의무 <개정 2009. 12. 31.>\n\n\n\n제1절 비과세 <개정 2009. 12. 31.>\n\n\n\n제12조(비과세소득) 다음 각 호의 소득에 대해서는 소득세를 과세하지 아니한다. <개정 2010. 12. 27., 2011. 7. 25., 2011. 9. 15., 2012. 2. 1., 2013. 1. 1., 2013. 3. 22., 2014. 1. 1., 2014. 3. 18., 2014. 12. 23., 2015. 12. 15., 2016. 12. 20., 2018. 3. 20., 2018. 12. 31., 2019. 12. 10., 2019. 12. 31., 2020. 6. 9., 2020. 12. 29., 2022. 8. 12., 2022. 12. 31., 2023. 8. 8., 2023. 12. 31., 2024. 12. 31.>\n\n1. 「공익신탁법」에 따른 공익신탁의 이익\n\n2. 사업소득 중 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 소득\n\n가. 논ㆍ밭을 작물 생산에 이용하게 함으로써 발생하는 소득\n\n나. 1개의 주택을 소유하는 자의 주택임대소득(제99조에 따른 기준시가가 12억원을 초과하는 주택 및 국외에 소재하는 주택의 임대소득은 제외한다) 또는 해당 과세기간에 대통령령으로 정하는 총수입금액의 합계액이 2천만원 이하인 자의 주택임대소득(2018년 12월 31일 이전에 끝나는 과세기간까지 발생하는 소득으로 한정한다). 이 경우 주택 수의 계산 및 주택임대소득의 산정 등 필요한 사항은 대통령령으로 정한다.\n\n다. 대통령령으로 정하는 농어가부업소득\n\n라. 대통령령으로 정하는 전통주의 제조에서 발생하는 소득\n\n마. 조림기간 5년 이상인 임지(林地)의 임목(林木)의 벌채 또는 양도로 발생하는 소득으로서 연 600만원 이하의 금액. 이 경우 조림기간 및 세액의 계산 등 필요한 사항은 대통령령으로 정한다.\n\n바. 대통령령으로 정하는 작물재배업에서 발생하는 소득\n\n사. 대통령령으로 정하는 어로어업 또는 양식어업에서 발생하는 소득\n\n3. 근로소득과 퇴직소득 중 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 소득\n\n가. 대통령령으로 정하는 복무 중인 병(兵)이 받는 급여\n\n나. 법률에 따라 동원된 사람이 그 동원 직장에서 받는 급여'), Document(id='a4e88f4b-a02f-4202-bf48-2b6985e47a1a', metadata={'source': 'tax.docx'}, page_content='바. 「문화유산의 보존 및 활용에 관한 법률」에 따라 국가지정문화유산으로 지정된 서화ㆍ골동품의 양도로 발생하는 소득\n\n사. 서화ㆍ골동품을 박물관 또는 미술관에 양도함으로써 발생하는 소득\n\n아. 제21조제1항제26호에 따른 종교인소득 중 다음의 어느 하나에 해당하는 소득\n\n\u3000\u3000\u3000\u30001) 「통계법」 제22조에 따라 통계청장이 고시하는 한국표준직업분류에 따른 종교관련종사자(이하 “종교관련종사자”라 한다)가 받는 대통령령으로 정하는 학자금\n\n\u3000\u3000\u3000\u30002) 종교관련종사자가 받는 대통령령으로 정하는 식사 또는 식사대\n\n\u3000\u3000\u3000\u30003) 종교관련종사자가 받는 대통령령으로 정하는 실비변상적 성질의 지급액\n\n\u3000\u3000\u3000\u30004) 종교관련종사자 또는 그 배우자의 출산이나 6세 이하(해당 과세기간 개시일을 기준으로 판단한다) 자녀의 보육과 관련하여 종교단체로부터 받는 금액으로서 월 20만원 이내의 금액\n\n\u3000\u3000\u3000\u30005) 종교관련종사자가 기획재정부령으로 정하는 사택을 제공받아 얻는 이익\n\n자. 법령ㆍ조례에 따른 위원회 등의 보수를 받지 아니하는 위원(학술원 및 예술원의 회원을 포함한다) 등이 받는 수당\n\n[전문개정 2009. 12. 31.]\n\n\n\n제13조 삭제 <2009. 12. 31.>\n\n\n\n제2절 과세표준과 세액의 계산 <개정 2009. 12. 31.>\n\n\n\n제1관 세액계산 통칙 <개정 2009. 12. 31.>\n\n\n\n제14조(과세표준의 계산) ① 거주자의 종합소득 및 퇴직소득에 대한 과세표준은 각각 구분하여 계산한다.\n\n② 종합소득에 대한 과세표준(이하 “종합소득과세표준”이라 한다)은 제16조, 제17조, 제19조, 제20조, 제20조의3, 제21조, 제24조부터 제26조까지, 제27조부터 제29조까지, 제31조부터 제35조까지, 제37조, 제39조, 제41조부터 제46조까지, 제46조의2, 제47조 및 제47조의2에 따라 계산한 이자소득금액, 배당소득금액, 사업소득금액, 근로소득금액, 연금소득금액 및 기타소득금액의 합계액(이하 “종합소득금액”이라 한다)에서 제50조, 제51조, 제51조의3, 제51조의4 및 제52조에 따른 공제(이하 “종합소득공제”라 한다)를 적용한 금액으로 한다.<개정 2013. 1. 1., 2014. 1. 1.>\n\n③ 다음 각 호에 따른 소득의 금액은 종합소득과세표준을 계산할 때 합산하지 아니한다.<개정 2010. 12. 27., 2011. 7. 14., 2013. 1. 1., 2014. 12. 23., 2015. 12. 15., 2017. 12. 19., 2018. 12. 31., 2019. 12. 31., 2020. 12. 29., 2023. 12. 31.>\n\n1. 「조세특례제한법」 또는 이 법 제12조에 따라 과세되지 아니하는 소득\n\n2. 대통령령으로 정하는 일용근로자(이하 “일용근로자”라 한다)의 근로소득\n\n3. 제129조제2항의 세율에 따라 원천징수하는 이자소득 및 배당소득과 제16조제1항제10호에 따른 직장공제회 초과반환금'), Document(id='98624c4c-4eb2-459a-803b-0ff2a81624ca', metadata={'source': 'tax.docx'}, page_content='2) 대학의 교직원 또는 대학과 고용관계가 있는 학생이 소속 대학에 설치된 「산업교육진흥 및 산학연협력촉진에 관한 법률」 제25조에 따른 산학협력단(이하 이 조에서 “산학협력단”이라 한다)으로부터 같은 법 제32조제1항제4호에 따라 받는 보상금\n\n저. 대통령령으로 정하는 복리후생적 성질의 급여\n\n처. 제20조제1항제6호에 따른 소득 중 다음의 요건을 모두 충족하는 소득으로서 대통령령으로 정하는 금액 이하의 금액\n\n1) 임원 또는 종업원(이하 이 조, 제20조 및 제164조의5에서 “임원등”이라 한다) 본인이 소비하는 것을 목적으로 제공받거나 지원을 받아 구입한 재화 또는 용역으로서 대통령령으로 정하는 기간 동안 재판매가 허용되지 아니할 것\n\n2) 해당 재화 또는 용역의 제공과 관련하여 모든 임원등에게 공통으로 적용되는 기준이 있을 것\n\n4. 연금소득 중 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 소득\n\n가. 「국민연금법」, 「공무원연금법」 또는 「공무원 재해보상법」, 「군인연금법」 또는 「군인 재해보상법」, 「사립학교교직원 연금법」, 「별정우체국법」 또는 「국민연금과 직역연금의 연계에 관한 법률」(이하 “공적연금 관련법”이라 한다)에 따라 받는 유족연금ㆍ퇴직유족연금ㆍ퇴역유족연금ㆍ장해유족연금ㆍ상이유족연금ㆍ순직유족연금ㆍ직무상유족연금ㆍ위험직무순직유족연금, 장애연금, 장해연금ㆍ비공무상 장해연금ㆍ비직무상 장해연금, 상이연금(傷痍年金), 연계노령유족연금 또는 연계퇴직유족연금\n\n나. 삭제<2013. 1. 1.>\n\n다. 「산업재해보상보험법」에 따라 받는 각종 연금\n\n라. 「국군포로의 송환 및 대우 등에 관한 법률」에 따른 국군포로가 받는 연금\n\n마. 삭제<2013. 1. 1.>\n\n5. 기타소득 중 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 소득\n\n가. 「국가유공자 등 예우 및 지원에 관한 법률」 또는 「보훈보상대상자 지원에 관한 법률」에 따라 받는 보훈급여금ㆍ학습보조비 및 「북한이탈주민의 보호 및 정착지원에 관한 법률」에 따라 받는 정착금ㆍ보로금(報勞金)과 그 밖의 금품\n\n나. 「국가보안법」에 따라 받는 상금과 보로금\n\n다. 「상훈법」에 따른 훈장과 관련하여 받는 부상(副賞)이나 그 밖에 대통령령으로 정하는 상금과 부상\n\n라. 종업원등 또는 대학의 교직원이 퇴직한 후에 사용자등 또는 산학협력단으로부터 지급받거나 대학의 학생이 소속 대학에 설치된 산학협력단으로부터 받는 직무발명보상금으로서 대통령령으로 정하는 금액. 다만, 직무발명보상금을 지급한 사용자등 또는 산학협력단과 대통령령으로 정하는 특수관계에 있는 자가 받는 직무발명보상금은 제외한다.\n\n마. 「국군포로의 송환 및 대우 등에 관한 법률」에 따라 국군포로가 받는 위로지원금과 그 밖의 금품\n\n바. 「문화유산의 보존 및 활용에 관한 법률」에 따라 국가지정문화유산으로 지정된 서화ㆍ골동품의 양도로 발생하는 소득\n\n사. 서화ㆍ골동품을 박물관 또는 미술관에 양도함으로써 발생하는 소득\n\n아. 제21조제1항제26호에 따른 종교인소득 중 다음의 어느 하나에 해당하는 소득'), Document(id='bb10cf65-d7b0-492f-b37e-a0d16a3f0214', metadata={'source': 'tax.docx'}, page_content='소득세법\n\n소득세법\n\n[시행 2025. 7. 1.] [법률 제20615호, 2024. 12. 31., 일부개정]\n\n기획재정부(재산세제과(양도소득세)) 044-215-4312\n\n기획재정부(소득세제과(근로소득)) 044-215-4216\n\n기획재정부(금융세제과(이자소득, 배당소득)) 044-215-4233\n\n기획재정부(소득세제과(사업소득, 기타소득)) 044-215-4217\n\n\n\n제1장 총칙 <개정 2009. 12. 31.>\n\n\n\n제1조(목적) 이 법은 개인의 소득에 대하여 소득의 성격과 납세자의 부담능력 등에 따라 적정하게 과세함으로써 조세부담의 형평을 도모하고 재정수입의 원활한 조달에 이바지함을 목적으로 한다.\n\n[본조신설 2009. 12. 31.]\n\n[종전 제1조는 제2조로 이동 <2009. 12. 31.>]\n\n\n\n제1조의2(정의) ① 이 법에서 사용하는 용어의 뜻은 다음과 같다. <개정 2010. 12. 27., 2014. 12. 23., 2018. 12. 31.>\n\n1. “거주자”란 국내에 주소를 두거나 183일 이상의 거소(居所)를 둔 개인을 말한다.\n\n2. “비거주자”란 거주자가 아닌 개인을 말한다.\n\n3. “내국법인”이란 「법인세법」 제2조제1호에 따른 내국법인을 말한다.\n\n4. “외국법인”이란 「법인세법」 제2조제3호에 따른 외국법인을 말한다.\n\n5. “사업자”란 사업소득이 있는 거주자를 말한다.\n\n② 제1항에 따른 주소ㆍ거소와 거주자ㆍ비거주자의 구분은 대통령령으로 정한다.\n\n[본조신설 2009. 12. 31.]\n\n\n\n제2조(납세의무) ① 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 개인은 이 법에 따라 각자의 소득에 대한 소득세를 납부할 의무를 진다.\n\n1. 거주자\n\n2. 비거주자로서 국내원천소득(國內源泉所得)이 있는 개인\n\n② 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 자는 이 법에 따라 원천징수한 소득세를 납부할 의무를 진다.\n\n1. 거주자\n\n2. 비거주자\n\n3. 내국법인\n\n4. 외국법인의 국내지점 또는 국내영업소(출장소, 그 밖에 이에 준하는 것을 포함한다. 이하 같다)\n\n5. 그 밖에 이 법에서 정하는 원천징수의무자\n\n③ 「국세기본법」 제13조제1항에 따른 법인 아닌 단체 중 같은 조 제4항에 따른 법인으로 보는 단체(이하 “법인으로 보는 단체”라 한다) 외의 법인 아닌 단체는 국내에 주사무소 또는 사업의 실질적 관리장소를 둔 경우에는 1거주자로, 그 밖의 경우에는 1비거주자로 보아 이 법을 적용한다. 다만, 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 소득구분에 따라 해당 단체의 각 구성원별로 이 법 또는 「법인세법」에 따라 소득에 대한 소득세 또는 법인세[해당 구성원이 「법인세법」에 따른 법인(법인으로 보는 단체를 포함한다)인 경우로 한정한다. 이하 이 조에서 같다]를 납부할 의무를 진다.<개정 2010. 12. 27., 2013. 1. 1., 2018. 12. 31.>\n\n1. 구성원 간 이익의 분배비율이 정하여져 있고 해당 구성원별로 이익의 분배비율이 확인되는 경우')]}```위와같은 답변을 받았습니다.데이터 베이스 저장할때도 똑같이 진행했는데 이상하네요.

오픈api key는 따로 구매해야되는 걸까요?

안녕하세요. 강의에서 정의하신 아래의 함수에서 final_answer에 입력값을 넣는것이 결국 리스트 형태의 데이터고, 리스트는 HumanMessage와 AIMessage가 번갈아가면서 저장되어 있을텐데 llm모델에 이렇게 리스트 형태로 HumanMessage, AIMessage의 객체들을 상관없이 대입해도 괜찮은가요?  langchain에서 사용하는 invoke라는 매서드가 내부적으로 이런 타입들을 처리하는 로직을 실행하나요? 감사합니다. def answer_invoke(message, history): history_langchain_format = [] for human, ai in history: history_langchain_format.append(HumanMessage(content=human)) history_langchain_format.append(AIMessage(content=ai)) history_langchain_format.append(HumanMessage(content=message)) # 현재 메시지에 대해 RAG 체인 실행 rag_response = run_route_rag_chain(message) # 답변 생성 모델에게 현재 메시지에 대한 답변 요청 final_answer = answer_llm.invoke( history_langchain_format[:-1] + [AIMessage(content=rag_response)] + [HumanMessage(content=message)] ) return final_answer.content

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. OpenAIEmbedding모델을 이용해서 텍스트를 벡터화 하는 것까지는 이해가 되었는데, 텍스트를 임베딩모델에 넣을 때, 토크나이징을 한 결과를 input으로 사용하는지, 그렇다면 어떤 토크나이징 모델을 사용하는지 궁금합니다.아니면 토크나이징 없이 바로 임베딩 모델에 대입하는건가요?

안녕하세요.. ChatPromptTemplate의 from_messages로 메세지를 구성할 때 system값과, user값이 있는데 각 값의 역할과 어떻게 구성해야 하는지 알 수 있나요? 감사합니다

아래 코드에서 create_retrieval_chain에 인자로 combine_docs_chain을 사용하는데요, retrieval_qa_chat_prompt에서 정의한 {context}는 프롬프트에 고정적으로 있어야 하는 부분인가요? 내부적으로 context라는 이름으로 정해져있는 것인지 궁금합니다.retrieval_qa_chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_template(""" 다음 컨텍스트를 바탕으로 질문에 답변해주세요. 컨텍스트에 관련 정보가 없다면, "주어진 정보로는 답변할 수 없습니다."라고 말씀해 주세요. 컨텍스트: {context} 질문: {input} 답변: """) # 체인 생성 combine_docs_chain = create_stuff_documents_chain(llm, retrieval_qa_chat_prompt) rag_chain = create_retrieval_chain(retriever, combine_docs_chain) # 체인 실행 query = "테슬라 창업자는 누구인가요?" response = rag_chain.invoke({"input": query})