new_question에 대한 답 출력

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?

   from langchain_core.prompts import PromptTemplate
   from langchain.chains import RetrievalQA
   
   # QA 체인을 통해 질문을 처리합니다.
   qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
       llm=llm,
       retriever=database.as_retriever(),
       chain_type_kwargs={"prompt": prompt_with_template}
   )