pinecone 관련 질문있습니다.

RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

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수정됨

안녕하세요 오늘 파인콘 관련 강의를 들었는데요. pc = Pinecone(api_key= pinecone_api_key)

pc = Pinecone(api_key= pinecone_api_key)

이 부분 까지는 잘 되는데,

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

이 부분을 실행하면 진행이 되지 않습니다.

이런 메세지가 떠요.. gpt한테 물어봐서 아래와 같이 해서(제 환경에 맞게 수정함) 다시 돌려봤지만 결과적으로 마지막 database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embedding, index_name = index_name)여기서 같은 오류가 뜨네요 ㅠㅠ 이 경우는 어떻게 해야될까요

import pinecone
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.docstore.document import Document
from langchain.vectorstores import PineconeVectorStore

# 1. Pinecone 초기화
pinecone.init(api_key="your-api-key", environment="us-west1-gcp")

# 2. 인덱스 생성 또는 불러오기
index_name = "example-index"
if index_name not in pinecone.list_indexes():
    pinecone.create_index(index_name, dimension=1536)

# 3. 임베딩 모델 설정
embedding = OpenAIEmbeddings(openai_api_key="your-openai-api-key")

vector-database llm langchain rag openai-api

답변 4

강병진

지식공유자

안녕하세요! 답변은 찾으신 것 같아요. 만약 .env를 안쓰시면 아래처럼 시도해보시겠어요?

index_name = 'tax-markdown-index'
pinecone_api_key = os.environ.get("PINECONE_API_KEY")
pc = Pinecone(api_key=pinecone_api_key)
index = pc.Index(index_name)
database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embedding, index=index)

SEO

질문자

----> 9 pc = Pinecone(api_key=pinecone_api_key)
     10 index = pc.Index(index_name)
     11 database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embedding, index=index)

/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pinecone/config/config.py in build(api_key, host, proxy_url, proxy_headers, ssl_ca_certs, ssl_verify, additional_headers, **kwargs)
     56 
     57         if not api_key:
---> 58             raise PineconeConfigurationError("You haven't specified an Api-Key.")
     59         if not host:
     60             raise PineconeConfigurationError("You haven't specified a host.")

PineconeConfigurationError: You haven't specified an Api-Key.

똑같이 해봤는데도 같은 오류가 뜹니다 ㅠㅠ.

강병진

지식공유자

아래처럼 한번 더 시도해보시죠!

import os
from uuid import uuid4

from langchain_pinecone import PineconeVectorStore

index_name = 'tax-markdown-index'
pinecone_api_key = os.environ.get("PINECONE_KEY")
pc = Pinecone(api_key=pinecone_api_key)
# 데이터를 추가할 때
index = pc.Index(index_name)
vector_store = PineconeVectorStore(index=index, embedding=embedding)
uuids = [str(uuid4()) for _ in range(len(document_list))]

vector_store.add_documents(documents=document_list, ids=uuids)

SEO

질문자

아! 검색해서 보니까 https://www.inflearn.com/community/questions/1395919/pinecone-%EC%84%A4%EC%A0%95%EC%98%A4%EB%A5%98

저와 같은 오류가 있으신 분이 계셨더라구요.문구는 다르지만 결과적으로 api가 다르다고 하니 본질적으로는 같다고 봅니다. 강사님께서 답변은 env다시 시작하라고 하셨구요. 하지만 전 env 환경이 아니여서 음.. 참고할수가 없었네요ㅠㅠ 아무튼.. 답변 미리 감사합니다!

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. SEO님.

Pinecone과 관련된 질문에 대해 도움을 드리겠습니다. 보내주신 오류 메시지는 PineconeConfigurationError로, 주로 Pinecone 서비스와 관련된 API 키 문제로 인해 발생합니다. 이 오류를 해결하기 위해 몇 가지 체크포인트를 안내드리겠습니다.

문제 해결을 위한 체크리스트

환경 변수 설정 확인:
- api_key가 올바르게 설정되었는지, 키에 오타가 없는지 확인해 보세요. 코드 상에서는 pinecone.init(api_key="your-api-key", environment="us-west1-gcp")와 같은 방식으로 설정하셨다면, 이 부분이 정확한지 재확인해주세요.
상위 버전의 pinecone과 호환성 문제:
- 가끔씩 라이브러리 버전 차이로 인해 발생할 수 있습니다. 라이브러리를 최신 버전으로 업데이트하거나, 강의에서 제공한 버전을 사용해보시는 것도 도움이 될 수 있습니다. 종종 pip show pinecone 명령어로 설치된 버전을 확인해보시고, 버전 관련 이슈가 있는지 체크해보세요.
인덱스 호출 부분 수정:
- 인덱스를 생성하거나 불러올 때, 실제로 인덱스가 제대로 리스트에 뜨는지 pinecone.list_indexes()로 다시 한 번 확인해 보시고, 인덱스 이름에 오타가 없는지도 체크해야 합니다.

추가로 확인할 수 있는 질문 및 답변

아래의 유사한 문제를 겪은 사용자들의 질문과 해결책을 공유드립니다. 비슷한 문제가 다뤄졌으니 참고하시면 유용할 수 있습니다.

Pinecone 설정오류: Pinecone의 API 키 유효성에 관한 문제 및 해결책을 다루고 있으니 참고해 보세요.
강의 3.4 (8분5초) : Pinecone 업로드 과정 에러 질문입니다: 벡터 차원의 불일치 문제를 다루고 있지만, 초기 설정 및 환경변수 관련 내용도 포함되어 있습니다.

문제가 계속 발생하면 API 키를 재발급받아 시도해보시거나 Pinecone 콘솔에서 키 상태를 확인해 보시길 바랍니다.

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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