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안녕하세요. 판다스 스튜디오입니다. 메인 홈페이지 대신, 파일들이 모여있는 원본 저장소 주소로 접속하면 로그인 과정 없이 즉시 파일을 받을 수 있습니다.<ul><li>공식 저장소 주소:<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://repo.anaconda.com/miniconda/">https://repo.anaconda.com/miniconda/</a></li><li>위 링크에 접속하신 후, 본인의 OS에 맞는 'latest' 파일을 클릭하시면 됩니다. </li></ul>

미니콘다 다운로드

안녕하세요, 해당 오류는 huggingface_hub 최신 버전에서 HfFolder 클래스가 제거되어 발생하는 문제입니다.아래 명령어로 호환되는 버전을 설치하시면 해결됩니다.<code>poetry add huggingface_hub@0.25.2</code>설치 후 Gradio 스크립트를 다시 실행해 주세요.추가 오류가 발생하면 말씀 부탁드립니다.

gradio 를 통한 챗봇 인터페이스 실습이 진행되지 않습니다.

안녕하세요. <code>pyproject.toml</code>의 <code>requires-python</code>이 <code>>=3.13</code>로 설정을 <code>requires-python = ">=3.12,<4.0"</code>와 같이 수정하고, <code>poetry add python-dotenv langchain langchain-openai gradio</code>명령어로 패키지를 다시 설치해보세요. 파워셀보다는 명령 프롬프트(cmd) 사용을 권장드립니다. 감사합니다. &nbsp;&nbsp;

파워쉘에서 패키지 설치 시 오류

안녕하세요. 다음 링크에서 다운로드 받으셨을까요?<a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://inf.run/kYr86">https://inf.run/kYr86</a>압축이 해제되지 않는다면 반디집 또는 알집 같은 전용 프로그램으로 해제 부탁드립니다. 계속 문제가 발생하면 말씀해주세요.

뉴스 데이터 전처리 실습 파일 부재

안녕하세요. <code>OfflineRetrievalEvaluators</code>는 기본적으로 <code>doc_id</code>로 매칭합니다. <code>context_docs</code>와 <code>retrieved_docs</code>의 content가 같아도 <code>doc_id</code>가 다르면 전부 불일치로 평가지표가 0이 됩니다. 아래와 같이 <code>matching_criteria=MatchingCriteria.PARTIAL</code>을 추가하면 content 기반 매칭으로 전환됩니다.<pre><code class="language-python">from krag.evaluators import OfflineRetrievalEvaluators, MatchingCriteria

evaluator = OfflineRetrievalEvaluators(
 actual_docs=context_docs,
 predicted_docs=retrieved_docs,
 matching_criteria=MatchingCriteria.PARTIAL # 이것만 추가
)
</code></pre>청크 크기 차이 등으로 content도 완전히 동일하지 않다면, ROUGE 기반 매칭을 쓸 수 있습니다.<pre><code class="language-python">from krag.evaluators import RougeOfflineRetrievalEvaluators, MatchingCriteria

evaluator = RougeOfflineRetrievalEvaluators(
 actual_docs=context_docs,
 predicted_docs=retrieved_docs,
 matching_criteria=MatchingCriteria.PARTIAL,
 match_method="rouge2",
 threshold=0.8
)
</code></pre>

테스트데이터셋 평가지표 값 문제

안녕하세요. 기본적으로 언어별로 별도의 벡터 DB(또는 컬렉션)를 구성해야 합니다.임베딩 모델은 같은 의미라도 언어가 다르면 벡터 공간에서 다른 위치에 매핑되기 때문에, 한국어 쿼리는 한국어 문서가 저장된 DB에서 검색해야 정확도가 높습니다.다만, 수업 중에 사용하는 OpenAI 등 다국어 임베딩 모델을 사용하면 여러 언어가 동일한 벡터 공간에 매핑되어 하나의 DB로도 운영이 가능합니다. 이 경우 메타데이터에 언어 태그를 달아 언어별로 필터링하면 실무에서도 충분히 활용 가능합니다.정리하면, 사용하는 언어의 종류가 적으면 강의 방식대로 언어별 분리가 깔끔하고, 언어가 많으면 다국어 임베딩 모델 + 메타데이터 필터링이 관리하기 편합니다.

언어 감지 및 검색 라우팅

안녕하세요. 혹시 영상에 계속 문제가 있으실까요?제가 가지고 있는 mac m1에서 정상 재생되는 것을 확인했습니다.

동영상이 검은 화면으로 나옵니다.

안녕하세요. 이 섹션은 강의자료 다운로드 화면입니다. 하단의 아래 이미지에서 [자료 다운로드] 버튼을 누르시면강의자료가 다운로드됩니다. <img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/f03e9dd4-b209-4d90-bf72-2ac4f2c64acb/b0a1e515-ed75-47dd-b348-d15d848cb46b.png" media-type="img" alt="image.png" title="image.png" width="616" height="112">&nbsp;

강의가 진행되지 않습니다.

안녕하세요. 강의코드는 github으로 제공하지 않고, 온라인 강의 수업자료 다운로드 방식으로 제공하고 있습니다.

강의 github 어디에 있나요?

안녕하세요. 휴대폰으로 연락드리겠습니다. 감사합니다.

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