아나콘다랑 pytry없이. 단순 파이참에서 venv 설정해서 설치하는건 불가능하나요?

안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. pycharm에서 venv 설정하시고, uv 또는 pip로 패키지 설치해서 진행하셔도 됩니다. 감사합니다.

LLM 응답속도

네, 맞습니다. 질문이 길고 전문적일수록 응답 속도는 느려집니다. 입력 토큰이 많아지면 모델이 처리해야 할 컨텍스트가 커져 초기 처리 시간이 증가하고, 복잡한 질문일수록 모델이 생성하는 응답도 길어지기 때문입니다.강의에서 빠르게 보이는 이유는 주로 짧고 간단한 예제를 사용하기 때문이며, 실제 프로덕션 환경에서는 복잡한 질의에 수 초에서 수십 초가 소요될 수 있습니다. 이를 개선하려면 스트리밍 방식을 활용하여 토큰이 생성되는 즉시 사용자에게 전달하거나, 프롬프트를 최적화하여 불필요한 입력을 줄이는 방법을 고려할 수 있습니다.

2.7 전체 RAG파이프라인 구성에서 4번째 줄 오류

안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. LangChain 1.0부터 langchain.chains 모듈이 langchain-classic 패키지로 이동되었습니다.따라서, langchain을 1.0 이후 버전으로 설치하셨다면, 해당 오류가 발생할 수 있습니다. 임포트 경로를 다음과 같이 수정하시면 TypeError 에러가 해결됩니다.# 기존 (에러 발생) from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain # 수정 후 from langchain_classic.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain

2강 main.py 파일

안녕하세요. 실행 파일의 어떤 부분에 질문이 있으실까요?답글 부탁드립니다.

AI Key 관련 Gemini Api 키를 등록했는데 에러

안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. gemini api 키를 사용하시려면 OPENAI_API_KEY가 아닌 GOOGLE_API_KEY를 사용해야 합니다. 그리고, 모델 초기화할 때도 gemini 모델을 지정하시면 됩니다. 감사합니다.

neo4j 데스크탑 config파일설정변경

안녕하세요. 판단스 스튜디오입니다. Neo4J Desktop 2.0 버전이 새롭게 출시되면서 UI에 변화가 많이 있었습니다. 강의는 버전 1.6 기준입니다. 아래 다운로드 링크에서 1.6.3 버전을 선택해서 설치하시면 같은 환경에서 실습 가능하실거에요. https://neo4j.com/deployment-center/?desktop-gdb(사진)

휴..

안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. 섹션6. 29강 CrewAI Tools 도구 사용 - PDFSearchTool 추가 (실습) 강의에서 "자료 다운로드" 클릭하시면 실습코드와 pdf 파일이 들어 있는 zip 파일을 다운로드 받을 수 있습니다. 압축을 해제했는데도 파일이 안보이시면, 반디집 or 알집 등 전용 압축프로그램을 사용해보시기 바랍니다. 자료 확인이 계속 안되시면, pandasdataanalysis@gmail.com 메일로 연락주세요. 직접 보내드리겠습니다. 감사합니다.

rag 와 랭체인

안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. RAG가 더 주목받는 이유는 다음과 같이 4가지 정도로 정리할 수 있을 것 같습니다. 정보의 실시간성: 파인튜닝은 한 번 학습하면 모델 내부에 지식이 고정됩니다. 회사 정책이 바뀌거나 제품 정보가 업데이트되면 모델을 다시 학습시켜야 합니다. 반면 RAG는 문서만 업데이트하면 즉시 최신 정보를 반영할 수 있습니다.비용 효율성: 파인튜닝은 수천 개의 학습 데이터를 준비하고, GPU로 학습하며, 정보가 바뀔 때마다 재학습해야 합니다. RAG는 벡터 데이터베이스 유지 비용만 들며, 문서 업데이트로 끝납니다.답변의 투명성: RAG는 "이 답변이 어느 문서의 몇 페이지에서 왔다"는 출처를 명확히 제시할 수 있습니다. 파인튜닝된 모델은 어디서 그 정보를 배웠는지 알 수 없어 신뢰성 검증이 어렵습니다.대용량 지식 처리: LLM은 한 번에 처리할 수 있는 컨텍스트가 제한적입니다. 수만 페이지의 법률 문서나 회사 전체의 Google Drive, Slack 메시지를 모두 파인튜닝에 넣는 것은 불가능하거나 비효율적입니다. RAG는 필요한 부분만 검색해서 제공하기 때문에 대용량 문서에 적합합니다.감사합니다.

score 기반 서치

안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다.RAG 시스템에서 Score Threshold(유사도 임계값)을 설정할 때는 보수적인 접근이 적정하다고 생각합니다. 초기에는 0.75~0.8 정도의 높은 임계값으로 시작하여 관련성이 높은 문서만 검색되도록 하는 것이 안전합니다.한편, 낮은 임계값으로 시작하면 관련 없는 문서가 검색 결과에 포함되어 LLM이 잘못된 정보를 기반으로 답변을 생성할 위험이 있습니다. 특히 잘못된 정보가 노이즈로 작용해서 환각(hallucination) 문제를 발생시키는 요인으로 작용할 수 있습니다.실무적으로, 높은 임계값에서 시작하면 결과가 적더라도 품질이 보장되므로 시스템의 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 이후 실제 사용 데이터와 사용자 피드백을 수집하면서 점진적으로 임계값을 낮춰가는 방식이 가장 안전합니다.감사합니다.

RAG 강의 prompt 질문

안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. PromptTemplate은 레거시 호환성을 위해 존재하며, 현재는 ChatPromptTemplate 사용을 권장하고 있습니다. 모든 최신 모델(GPT-4, Claude, Gemini 등)이 ChatModel 인터페이스를 지원하므로, ChatPromptTemplate을 사용하는 것이 좋습니다. 다만, ChatPromptTemplate 또한 PromptTemplate의 template 메소드를 지원하기 때문에, 혼동이 있을 수 있습니다. 다시 한번 말씀드리면, LLM이 발전하면서 ChatModel 인터페이스가 표준으로 자리잡고 있기 때문에, 가능한 ChatModel 인터페이스 기준으로 사용하는 것이 좋습니다.