인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요.

이번에 처음 프론트개발하다 파이썬 사용해보고 강의 잘 보고 있습니다. 꾸역꾸역 따라가고 있는데 결과값이 일치하지 않네요.

3.5 강의에서 결과가 일치하지 않습니다!

 %%
%pip install --upgrade --quiet  docx2txt langchain-community

# %%
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_with_markdown.docx')
document_list = loader.load_and_split(text_splitter=text_splitter)

# %%
document_list[52]

# %%
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

load_dotenv()

embedding = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large")

# %%
import os

from pinecone import Pinecone
from langchain_pinecone import PineconeVectorStore

index_name = 'tab-markdown-index'
pinecone_api_key = os.environ.get("PINECONE_API_KEY")
pc = Pinecone(api_key=pinecone_api_key)

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

# %%
query = '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?'
# retrieved_docs = database.similarity_search(query, k=3)

# %%
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}
)

# %%
retriever.invoke(query)

# %%
ai_message = qa_chain({"query":query})

# %%
ai_message

# %% [markdown]
# {'query': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?',
#  'result': '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 기본세율이 적용됩니다. 기본세율은 과세표준 구간별로 다르므로, 정확한 소득세 금액을 계산하려면 연말정산 등 세율표를 참조해야 합니다. 따라서 구체적인 금액을 제공하려면 추가 정보가 필요합니다.'}

# %% [markdown]
# 

참고1 retriever.invoke(query) 한 다음

이미지처럼 metadata 속성이 더 추가 되어 제 코드 결과가 나옵니다.

참고2 마크다운 테이블 잘 가져옵니다.

참고3 인덱스 네임은 제가 오타나서 그대로 사용중입니다.ㅜㅜ
index_name = 'tab-markdown-index'

참고4

https://github.com/jasonkang14/inflearn-rag-notebook/blob/main/3.5%20Retrieval%20%ED%9A%A8%EC%9C%A8%20%EA%B0%9C%EC%84%A0%EC%9D%84%20%EC%9C%84%ED%95%9C%20%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%20%EC%A0%84%EC%B2%98%EB%A6%AC.ipynb

이 코드 그대로 하면 결과는 아래 이미지와 같습니다!

참고5