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RAGを活用したLLM Application開発(feat. LangChain)

pinecone 질문입니다

解決済みの質問

276

xodus43528830

投稿した質問数 11

0

 

database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embedding, index_name=index_name)

코드 실행시 오류가 발생합니다.

 

PineconeApiException: (400) Reason: Bad Request

 

HTTP response headers: HTTPHeaderDict({'Date': 'Sat, 23 Nov 2024 12:34:02 GMT', 'Content-Type': 'application/json', 'Content-Length': '104', 'Connection': 'keep-alive', 'x-pinecone-request-latency-ms': '3748', 'x-pinecone-request-id': '2915271834887315110', 'x-envoy-upstream-service-time': '5', 'server': 'envoy'})

 

HTTP response body: {"code":3,"message":"Vector dimension 4096 does not match the dimension of the index 3072","details":[]}


초기 embedding 모델은 upstage 임베딩 모델을 사용했습니다.

 

Pinecone index 생성시 기존 text-embedding-3-large 모델 선택했더니 dimension 기본값이 3064였는데 4096으로 변경했어야하는 부분인가요?

 

 

image.png

 

vector-database llm langchain rag openai-api

回答 2

1

xodus43528830

다음 강의에 upstage 설명해주시네요 해결했습니다

0

jasonkang

댓글 달려고 들어왔는데, 이미 해결 하셨군요! 계속 수강하시다가 이해가 안 되는 부분 있으시면 말씀해 주세요~

0

communityai8509

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김태연님.

Pinecone 사용 시 벡터의 차원이 인덱스의 차원과 맞지 않을 때 발생하는 오류에 대해 질문해 주셨습니다. 이 오류는 Vector의 차원 값과 Pinecone 인덱스 생성 시 설정한 차원이 불일치할 때 발생할 수 있습니다.

PineconeApiException 관련해서 발생하는 문제는 아래와 같은 방법으로 해결할 수 있습니다:

문제 해결 방법

  1. 인덱스의 차원 확인 및 재설정:

    • 처음 Pinecone 인덱스를 생성할 때 차원이 ‘3064’로 설정된 것으로 보입니다. 그에 비해 사용하시는 벡터의 차원이 ‘4096’인 것 같습니다. 인덱스를 생성할 때, 벡터 차원과 일치하게 설정해 주셔야 합니다.
  2. 벡터 차원 및 임베딩 모델 확인:

    • 사용하신 Upstage 임베딩 모델이 4096 차원을 출력하는지, 그리고 이 차원이 인덱스에 맞춰 변경된 것인지 확인해 보세요.
  3. 인덱스 재생성:

    • Pinecone 콘솔에서 인덱스를 삭제하고, 원하는 차원으로 재생성하는 것이 좋습니다. 올바른 차원값을 기반으로 새 인덱스를 생성해 주세요.

추가적인 참고 자료

  • 비슷한 문제를 다룬 다른 수강생의 질문을 참고하시면 많은 도움이 될 수 있습니다.

  • 재생성 과정에서 Pinecone 콘솔 화면의 설정에 주의를 기울이셔야 하며, 필요한 경우 고객 지원이나 공식 문서를 통해 추가 정보를 얻을 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.

현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏

추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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