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 해야될까요import 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")

안녕하세요.좋은 강의 감사합니다. 강의를 듣고 저도 word로 데이터를 가공해, 저만의 챗봇을 huggingface에 있는 모델을 사용해 만들어 streamlit에 띄우고 싶습니다. 그런데 streamlit에 띄우는 과정에서 계속 로딩이 오래걸리거나, 로컬과 달리 이상한 답변이 나오는 등 문제를 겪고 있습니다.참고하면 좋을 만한 자료가 있을까요?

안녕하세요! 우선 저는 현재 윈도우 사용중이고요, 그런 의미에서 꾸역꾸역 3강을 거의 끝나가는 시점입니다~처음엔 쥬피터로 했는데, 커널이 계속 죽는 이슈로.. 코랩 엔터프라이즈로 돌리는 중입니다. 쥬피터를 활용해서 가상환경으로 하고 싶었는데 실패해서 결국 base에서 구동했어요ㅠㅠ 커널 죽는것도 이거 때문인가 싶기도하고.. 가상환경이 필수인건가요? 잘 돌아가면 일단 한숨 돌려도 되는거죠..?  + vscode랑 쥬피터 연동하면 선생님처럼 .env파일을 쉽게 만들 수 있는건가요? 아님 pyenv한정 가능한 건가요? 저도 vscode로 쥬피터 연동까진 됐는데 .env파일 생성에서 막혀서 그냥 웹에서 돌리고 있었습니다 그마저 커널 이슈로 gcp로 돌렸지만..  ++ Open-AI 대신 gemini를 사용하는건 어떻게 생각하시나요? 본 강의에는 부적합한가요? 구글 크래딧이 있어서 이걸 활용하고 싶은데 꽤 장벽에 부딪히는거(가령 tiktoken이 안된다든지 ) 같은데 이게 제가 잘 몰라서 그런건지 보통 그런건지 모르겠네요.  +++ 원래 정말 환경 얘기만 여쭤보려고했는데 적다보니 그동안 몰랐던거를 다 여쭤보게 됐네요.. 강의 잘 듣고 있습니다! 감사합니다~

강사님이 만들어 놓은 requirement.txt 가 아닌 새로운 환경에 구축할경우 버전업이 되며 deprecate된 것인지 일부가 작동하지 않습니다. 작동하지 않는 것들은 아래와 같습니다.최신버전에선 어떻게 수정해야 써야하나요.from langchain.chains import create_history_aware_retriever, create_retrieval_chain from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain

안녕하세요, 강의 수강 중 아무리 실행해도 결과가 영상과 동일하게 나오지 않아서 질문드립니다.  실습에 사용중인 tax.docx 파일에서 제55조의 그림으로 되어 있는 테이블을 마크다운으로 변환한 tax_with_markdown.docx로 실습 진행하고 있습니다 .강의에서 올려주신 마크다운 변환된 파일과 코드로 실행했는데, retriever.invoke(query) 결과에서 제55조가 나오지 않아서 result 값이 제대로 나오지 않습니다. 파인콘 인덱스를 삭제하고 새로 만들어도 결과는 동일하게 나옵니다. 원인이 무엇인지 알 수 있을까요? from langchain_community.document_loaders import Docx2txtLoader from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size = 1500, # 문서를 쪼갤 때, 하나의 chunk가 가질 수 있는 토큰 수 chunk_overlap = 200 # 문서를 쪼갤 떄, 중복을 허용하는 토큰 수 ) loader = Docx2txtLoader("tax_with_markdown.docx") document_list = loader.load_and_split(text_splitter=text_splitter) document_list[52] # 마크다운 부분 잘 나오는 거 확인 from dotenv import load_dotenv from langchain_openai import OpenAIEmbeddings load_dotenv() # API Key 필요 (환경 변수) embedding = OpenAIEmbeddings(model='text-embedding-3-large') import os import time from pinecone import Pinecone from langchain_pinecone import PineconeVectorStore index_name = 'tax-index-markdown' pinecone_api_key = os.environ.get("PINECONE_API_KEY") pc = Pinecone(api_key=pinecone_api_key) database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, index_name=index_name, embedding=embedding) query = '연봉 5천만원인 직장인의 소득세는 얼마인가요?' 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} ) # llm 모델과 벡터데이터베이스와 프롬프트 템플릿 준다. retriever.invoke(query)

python, openai, langchain, chroma 등 강사님이 강의에서 사용하신 패키지 버전이 궁금합니다.

InMemoryStore은 영구 저장이 아닌데요docStore도 영구 저장하는 방법이 있을까요?

vscode에서 계속 같은 오류로 진행이 안돼서 구글 코랩에서 실행했더니 실행이 됩니다. 그러면 vs code에서 실행이 되게 할려면 어떤 조치를 취해야하는지 궁금합니다.

안녕하세요. 섹션 20~23 colab링크는 있는데요. 강의자료 pdf가 없어서 문의 드립니다.llama 3.1, 3.2 / LLM최적화등. 

안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다.강의를 참고하여 standalone PC(GPU 4090)에서Ollama, Langchain으로 RAG를 구성하고 테스트하고 있는데요.혹시 한글 인식이 성능이 좋은 Ollama 임베딩, LLM 모델 추천해주실 수 있을까요? 4090급 GPU를 사용하다 보니 모델 선택 범위가 제한적이네요.즐거운 하루 되세요.

ModuleNotFoundError: No module named 'chromadb'ImportError: Could not import chromadb python package. Please install it with pip install chromadb.chromadb 패키지를 설치하였는데 같은 오류가 계속 뜨고 있습니다. 버전 문제 일까요?가상환경 python:3.12.2, chromadb: 0.4.15, langchain: 0.3.4답변해주시면 정말 감사하겠습니다!

학습 시작하면 wandb: Paste an API key from your profile and hit enter, or press ctrl+c to quit: 하고 입력을 기다리네요. 어떤 것을 입력해야 하나요?

여기서 네트워크를 구성할 때 맨 마지막에 sigmoid를 태운 후에 마지막에 또 Softmax를 태우는데, 이렇게 할 거면 애초부터 네트워크의 마지막단을 sigmoid가 아닌 softmax를 태우면 되는 거 아닌가요?왜 sigmoid를 거친 후에 softmax를 태워야 하는 것인지 알 수 있을까요?

안녕하세요OpenAI Assistants tools 기능중 retrieval 기능 대신 File Search 기능이 doc 페이지에서 보이는데 사용자가 upload 한 pdf file 을 기반으로 QnA 를 할 수 있는 기능은 이젠 제공되지 않나요?

안녕하세요 수업노트의 코드를 실행했을때 Assistant's Response message value 에서 중간 풀이 과정이 출력되지 않는데 동영상과 차이가 뭘까요?ㅇ 동영상 Value = "I need to solve the equation 3x + 11 = 14. Can you help me?"Value = "Sure, Jane Doe! To solve the eqation 3x + 11 = 14 for x, We need to isolate x on the one side of eqation. Here's how we can do it step by step. Subtract 11 from both sides of the eqation to get '3x' by itself on one side. That leaves us with '3x = 14 - 11' Simplify the right side of equation to find out what '3x' equation. Divide both sides of the equation by 3 to solve for 'x' Let's do the calculation"Value = "The solution to the equation '3x + 11 = 14' is x = 1"ㅇ 실습코드value='The solution to the equation \\(3x + 11 = 14\\) is \\(x = 1\\).')'I need to solve the equation 3x + 11 = 14. Can you help me?'

학습자료의 git을 클론했을 때 requirements.txt 파일에서 호환성 오류가 나는 것 같습니다.서로 호환되게 계속 바꿔봐도 pip check에서 오류를 내네요어떻게 수정하면 좋을까요? ㅜㅜ

안녕하세요.  PPT 강의자료는 누락되어있는데, 별도 요청드립니다. 감사합니다.

스캔된 pdf가 1대1분할형식과 메타데이터가 섞여있습니다. pdf 한 페이지에 이러한 형태로 데이터가 저장되어있으면 어떻게 전처리를 해야될지 도움주시면 감사하겠습니다

  from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field, validator 예제 코드에 맞춰 pydantic_v1을 사용하였지만, deprecate되었다는 경고문이 떴습니다. pydantic_v2가 나왔으니 해당 라이브러리고 교체하라는 내용이였습니다.v1을 v2로 변경해서 적용해보았지만, 빨간줄이 떴습니다. 그래서 저는 임시 방편으로 다음과 같이 코드를 수정했습니다.from pydantic import BaseModel, Field, validator0 해당 부분에 대해서 왜 deprecate가 떴는지, 그리고 왜 deprecate된 코드를 사용할 수 없는 것인지 궁금하여 질문을 남기게 되었습니다. 감사합니다.

안녕하세요 이번에 인프런 강의를 들으면서 프로젝트로 학과 정보를 소개하는 챗봇을 개발하려고 합니다. 그런데 pdf 안에 내용이 스캔되어 있어서 loader가 읽어오지 못하는데 이러한 경우에는 어떻게 해결할 수 있을지 도움주시면 감사하겠습니다.