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코딩하는치타

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RAG를 활용한 LLM Application 개발 (feat. LangChain)

4.2 LangChain으로 작성한 코드를 활용한 LLM 답변 생성

강의 4.2 에서 langchain 코드 붙여 넣을 때,

작성

·

28

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이전에 했던 langchain 코드를 chat.py에 붙여 넣는데, 조금 따라가기가 어려운것 같습니다.. 혹시 코드 공유가 가능하실까요?

 

답변 2

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강병진님의 프로필 이미지
강병진
지식공유자

안녕하세요! 깃북 강의자료에 포함되어 있습니다

https://app.gitbook.com/o/X4byqmgDenHYdEb0XIfx/s/fFyRLhkr0iVvYGSpkzIx/1./1.2

깃헙 레포 링크도 같이 전달드려요~

https://github.com/jasonkang14/streamlit-korean-income-tax-rag

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

코딩하는치타님께서 강의 4.2에서 langchain 관련 코드를 chat.py에 붙여 넣는 과정에서 어려움을 겪고 계신 것 같습니다. 수강 중에 코드의 흐름이나 특정 부분이 이해되지 않을 때는 강사님이 제공한 자료나 수업 내용에서 힌트를 찾으실 수 있습니다.

하지만 구체적으로 코드 전체를 공유하기는 어려울 수 있습니다. 대신 다른 수강생들 또는 커뮤니티에서 비슷한 문제에 대한 답변을 참고해 볼 수 있습니다.

이 강의에 대한 구체적인 코드 또는 예제가 필요하신 경우 다음의 링크를 참고하시면 좋을 것 같습니다:

  1. RAG 기초 예제 설명: 기본적인 RAG 구현에 대한 설명과 참고자를 간단히 살펴볼 수 있는 링크입니다.
  2. LangChain 사용법 설명: LangChain을 처음 접하거나 사용하는데 도움이 되는 자료입니다.
  3. Chat.py와 LangChain 코드 문제 해결: 유사한 상황에서 다른 수강생들이 경험한 문제와 해결 방법을 확인할 수 있습니다.

위의 링크들이 해결에 도움이 되시기를 바라며, 만약 계속 어려움이 있다면 구체적인 오류 메시지나 코드를 질문하시면서 강사님께 추가적인 조언을 요청하시는 것도 좋은 방법입니다.

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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