묻고 답해요
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인프런 TOP Writers
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미해결모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기
STORM(Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking) 아키텍처 구현하기 강의에서 콜랩 url 이 안보입니다.
안녕하세요, 제가 잘 몰라서 그런지 확인차 물어봅니다. 강의명 "STORM(Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking) 아키텍처 구현하기 1" 나 "2" 강의를 보아도 관련 콜랩 url 이 안보이는거 같은데, 제가 잘 못본것일까요? 다른 강의의 콜랩 url 은 잘 보이는데, 이 강의에서만 해당 콜랩 url 이 안보여 문의드립니다. 이상입니다.감사합니다.
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미해결프로젝트로 배우는 Python 챗봇 & RAG - LangChain, Gradio 활용
CrewAI 설치시 오류(주신 pyproject.toml 이용)
맥환경에서 아래와 같은 오류가 발생합니다.그래서 pyarrow=="17.0.0"으로 내려서 설치하면 설치는 되는데 main.py 실행시 런타임 오류가 납니다. Terminal에는 output이 있네 그라지오에는 에러라고 나오는 등 poetry install명령을 치면 아래과 같은 설치오류 발생 (CrewAI 설치시) -- Configuring incomplete, errors occurred! error: command '/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.12/bin/cmake' failed with exit code 1 at ~/Library/Application Support/pypoetry/venv/lib/python3.12/site-packages/poetry/installation/chef.py:164 in _prepare 160│ 161│ error = ChefBuildError("\n\n".join(message_parts)) 162│ 163│ if error is not None: → 164│ raise error from None 165│ 166│ return path 167│ 168│ def preparesdist(self, archive: Path, destination: Path | None = None) -> Path: Note: This error originates from the build backend, and is likely not a problem with poetry but with pyarrow (18.0.0) not supporting PEP 517 builds. You can verify this by running 'pip wheel --no-cache-dir --use-pep517 "pyarrow (==18.0.0)"'. 의존성에 문제가 있는 것 같습니다. 어떻게 해결해야 할까요?
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미해결입문자를 위한 LangChain 기초
chain 실행 오류가 납니다.
13분 20초영상과 같이 답변이 나오지 않는데 어떻게 진행해야할까요 추가적으로 SystemMessagePromptTemplate와HumanMessagePromptTemplate 함수를 사용하는 이유는 무엇인지가 잘 와닿지 않습니다!
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미해결RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
langsmith에서 openai 대신 upstage를 사용하는 방법
안녕하세요. upstage를 사용해 실습을 진행하던 중from langsmith.wrappers import wrap_openai 부분에서 막혀서 질문 드립니다.openai 대신 upstage를 사용하려면 어떤 라이브러리를 써야 하나요?
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미해결RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
pinecone specified an Api-Key오류
계속 upstage로 진행하고 있었습니다.이번에도 3.4.1 따라하다 막히는 부분이 있어서 3.4 부분을 보았더니 pc넣는것과 pincone api key 넣는것이 있어서 그부분을 확인 후에 다시 진행을 했습니다. 진행하면서 아래와 같이 오류가 나왔습니다. 오류 내용---> 58 raise PineconeConfigurationError("You haven't specified an Api-Key.") 59 if not host: 60 raise PineconeConfigurationError("You haven't specified a host.") 해당 코드 부분from langchain_pinecone import PineconeVectorStore # 데이터를 처음 저장할 때 index_name= 'tax-upstage-index' database = PineconeVectorStore.from_documents(documents=document_list, embedding=embedding).env내용OPENAI_API_KEY= UPSTAGE_API_KEY= LANGCHAIN_API_KEY= LANGCHAIN_TRACING_V2=true PINECONE_API_KEY= PINECONE_ENVIRONMENT=us-east-1 전체 코드%pip install python-dotenv langchain langchain-openai langchain-community langchain-text-splitters docx2txt langchain-chroma%pip install -qU langchain-pineconefrom 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)import os from dotenv import load_dotenv from langchain_upstage import UpstageEmbeddings # 환경변수를 불러옴 load_dotenv() pinecone_api_key = os.getenv("PINECONE_API_KEY") pinecone_environment = os.getenv("PINECONE_ENVIRONMENT") print("API Key:", pinecone_api_key) print("Environment:", pinecone_environment) # OpenAI에서 제공하는 Embedding Model을 활용해서 `chunk`를 vector화 embedding = UpstageEmbeddings(model='solar-embedding-1-large')결과 화면PINECONE_API_KEY: None PINECONE_ENVIRONMENT: None분명 .env에도 apikey를 공식 문서에 있는 내용을 가져와서 똑같이 붙여 넣고 했음에도 key값이 출력 나오지 않아, database부분이 진행이 되지 않고 있습니다.pincone default 키값이 문제인가 해서 새로운 key를 만들어 넣었습니다. 혹시 제가 하면서 놓친 부분이 있을까요?
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해결됨남박사의 파이썬으로 봇 만들기 with ChatGPT
본 강의 46째 라인에서 오류가 발생하지 않는 이유가 뭔가요?
if timeMin is not None: if isinstance(timeMin, str): timeMin = datetime.strptime(timeMin, "%Y-%m-%d") timeMin -= timedelta(hours=9) url += f"&timeMin={timeMin.isoformat("T")}Z" 마지막 줄을 실행하면 원래 쌍따옴표 내 쌍따옴표라서 오류가 떠야 하는데, 영상에서는 오류가 없습니다. 반면 제 환경에서는 예상대로 오류가 발생했고, 혹시 몰라 강사님 코드 원본을 실행해 봐도 같은 오류가 발생했습니다. 오류 해결법이 아니라, 왜 영상에서는 해당 오류가 발생하지 않는지 궁금합니다!
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미해결RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
pinecone 관련 질문있습니다.
안녕하세요 오늘 파인콘 관련 강의를 들었는데요. pc = Pinecone(api_key= pinecone_api_key)pc = Pinecone(api_key= pinecone_api_key)이 부분 까지는 잘 되는데, database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embedding, index_name = index_name) 이 부분을 실행하면 진행이 되지 않습니다.이런 메세지가 떠요.. gpt한테 물어봐서 아래와 같이 해서(제 환경에 맞게 수정함) 다시 돌려봤지만 결과적으로 마지막 database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embedding, index_name = index_name)여기서 같은 오류가 뜨네요 ㅠㅠ 이 경우는 어떻게 해야될까요import pinecone from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings from langchain.docstore.document import Document from langchain.vectorstores import PineconeVectorStore # 1. Pinecone 초기화 pinecone.init(api_key="your-api-key", environment="us-west1-gcp") # 2. 인덱스 생성 또는 불러오기 index_name = "example-index" if index_name not in pinecone.list_indexes(): pinecone.create_index(index_name, dimension=1536) # 3. 임베딩 모델 설정 embedding = OpenAIEmbeddings(openai_api_key="your-openai-api-key")
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미해결RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
huggingface 모델 streamlit 적용
안녕하세요.좋은 강의 감사합니다. 강의를 듣고 저도 word로 데이터를 가공해, 저만의 챗봇을 huggingface에 있는 모델을 사용해 만들어 streamlit에 띄우고 싶습니다. 그런데 streamlit에 띄우는 과정에서 계속 로딩이 오래걸리거나, 로컬과 달리 이상한 답변이 나오는 등 문제를 겪고 있습니다.참고하면 좋을 만한 자료가 있을까요?
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해결됨RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
환경 셋팅 관련 질문있습니다.
안녕하세요! 우선 저는 현재 윈도우 사용중이고요, 그런 의미에서 꾸역꾸역 3강을 거의 끝나가는 시점입니다~처음엔 쥬피터로 했는데, 커널이 계속 죽는 이슈로.. 코랩 엔터프라이즈로 돌리는 중입니다. 쥬피터를 활용해서 가상환경으로 하고 싶었는데 실패해서 결국 base에서 구동했어요ㅠㅠ 커널 죽는것도 이거 때문인가 싶기도하고.. 가상환경이 필수인건가요? 잘 돌아가면 일단 한숨 돌려도 되는거죠..? + vscode랑 쥬피터 연동하면 선생님처럼 .env파일을 쉽게 만들 수 있는건가요? 아님 pyenv한정 가능한 건가요? 저도 vscode로 쥬피터 연동까진 됐는데 .env파일 생성에서 막혀서 그냥 웹에서 돌리고 있었습니다 그마저 커널 이슈로 gcp로 돌렸지만.. ++ Open-AI 대신 gemini를 사용하는건 어떻게 생각하시나요? 본 강의에는 부적합한가요? 구글 크래딧이 있어서 이걸 활용하고 싶은데 꽤 장벽에 부딪히는거(가령 tiktoken이 안된다든지 ) 같은데 이게 제가 잘 몰라서 그런건지 보통 그런건지 모르겠네요. +++ 원래 정말 환경 얘기만 여쭤보려고했는데 적다보니 그동안 몰랐던거를 다 여쭤보게 됐네요.. 강의 잘 듣고 있습니다! 감사합니다~
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미해결RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
langcharin.chains 관하여
강사님이 만들어 놓은 requirement.txt 가 아닌 새로운 환경에 구축할경우 버전업이 되며 deprecate된 것인지 일부가 작동하지 않습니다. 작동하지 않는 것들은 아래와 같습니다.최신버전에선 어떻게 수정해야 써야하나요.from langchain.chains import create_history_aware_retriever, create_retrieval_chain from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
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해결됨RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
3.5 Retrieval 효율 개선을 위한 데이터 전처리 - 동일한 결과가 안나옴
안녕하세요, 강의 수강 중 아무리 실행해도 결과가 영상과 동일하게 나오지 않아서 질문드립니다. 실습에 사용중인 tax.docx 파일에서 제55조의 그림으로 되어 있는 테이블을 마크다운으로 변환한 tax_with_markdown.docx로 실습 진행하고 있습니다 .강의에서 올려주신 마크다운 변환된 파일과 코드로 실행했는데, retriever.invoke(query) 결과에서 제55조가 나오지 않아서 result 값이 제대로 나오지 않습니다. 파인콘 인덱스를 삭제하고 새로 만들어도 결과는 동일하게 나옵니다. 원인이 무엇인지 알 수 있을까요? from langchain_community.document_loaders import Docx2txtLoader from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size = 1500, # 문서를 쪼갤 때, 하나의 chunk가 가질 수 있는 토큰 수 chunk_overlap = 200 # 문서를 쪼갤 떄, 중복을 허용하는 토큰 수 ) loader = Docx2txtLoader("tax_with_markdown.docx") document_list = loader.load_and_split(text_splitter=text_splitter) document_list[52] # 마크다운 부분 잘 나오는 거 확인 from dotenv import load_dotenv from langchain_openai import OpenAIEmbeddings load_dotenv() # API Key 필요 (환경 변수) embedding = OpenAIEmbeddings(model='text-embedding-3-large') import os import time from pinecone import Pinecone from langchain_pinecone import PineconeVectorStore index_name = 'tax-index-markdown' pinecone_api_key = os.environ.get("PINECONE_API_KEY") pc = Pinecone(api_key=pinecone_api_key) database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, index_name=index_name, embedding=embedding) query = '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?' from langchain_openai import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(model='gpt-4o') from langchain import hub prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") from langchain.chains import RetrievalQA retriever = database.as_retriever() qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type( llm, retriever = retriever, chain_type_kwargs = {"prompt":prompt} ) # llm 모델과 벡터데이터베이스와 프롬프트 템플릿 준다. retriever.invoke(query)
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미해결RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
패키지 버전이 궁금합니다.
python, openai, langchain, chroma 등 강사님이 강의에서 사용하신 패키지 버전이 궁금합니다.
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미해결RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
chromadb 오류 질문있습니다.
vscode에서 계속 같은 오류로 진행이 안돼서 구글 코랩에서 실행했더니 실행이 됩니다. 그러면 vs code에서 실행이 되게 할려면 어떤 조치를 취해야하는지 궁금합니다.
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해결됨RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
Ollama로 사용가능한 한글 임베딩, LLM 모델 추천
안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다.강의를 참고하여 standalone PC(GPU 4090)에서Ollama, Langchain으로 RAG를 구성하고 테스트하고 있는데요.혹시 한글 인식이 성능이 좋은 Ollama 임베딩, LLM 모델 추천해주실 수 있을까요? 4090급 GPU를 사용하다 보니 모델 선택 범위가 제한적이네요.즐거운 하루 되세요.
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미해결RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
chromadb 오류
ModuleNotFoundError: No module named 'chromadb'ImportError: Could not import chromadb python package. Please install it with pip install chromadb.chromadb 패키지를 설치하였는데 같은 오류가 계속 뜨고 있습니다. 버전 문제 일까요?가상환경 python:3.12.2, chromadb: 0.4.15, langchain: 0.3.4답변해주시면 정말 감사하겠습니다!
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해결됨누구나 쉽게 시작하는 웹개발 기초 (Basic Web Development Course)
강의 자료
안녕하세요 좋은 강의 감사합니다.혹시 강의 시 사용된 강의 자료를 받아 볼 수 있을까요?정중히 요청 드려봅니다.감사합니다.
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미해결RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
학습 내용을 복습하려고 git을 클론할 때
학습자료의 git을 클론했을 때 requirements.txt 파일에서 호환성 오류가 나는 것 같습니다.서로 호환되게 계속 바꿔봐도 pip check에서 오류를 내네요어떻게 수정하면 좋을까요? ㅜㅜ
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미해결모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 3 - 구글 제미나이(Google Gemini) API, OpenAI API와 젬마(Gemma)로 AI 어플리케이션 만들기
PPT 강의자료 요청
안녕하세요. PPT 강의자료는 누락되어있는데, 별도 요청드립니다. 감사합니다.
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미해결RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)
scan된 pdf가 1대1분할 형식+메타데이터도 섞여있는데 전처리를 어떻게 해야할까요?
스캔된 pdf가 1대1분할형식과 메타데이터가 섞여있습니다. pdf 한 페이지에 이러한 형태로 데이터가 저장되어있으면 어떻게 전처리를 해야될지 도움주시면 감사하겠습니다
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미해결남박사의 파이썬으로 봇 만들기 with ChatGPT
개봉 날짜 및 평점 가져오는 코드 추가
강의에서 제공된 코드는 영화 개봉 날짜, 평점을 가져오지 못하고 있는데 아래 코드 사용하시면 됩니다.그리고 태그가 단일 요소일 경우 contents 속성을 사용하기 보다는 string 속성을 사용하면 리스트가 아닌 문자형으로 바로 출력할 수 있습니다.for dt, dd in zip(c_dt, c_dd): if dd.select_one('c-star'): rating = dd.select_one('c-star').next_element.strip() c_data[dt.string] = rating elif dd.select_one('span'): days = dd.select_one('span').string c_data[dt.string] = days else: c_data[dt.string] = dd.string