챗봇 생성시 에러

안녕하세요! 에러메세지만 보고 추측하기로는, 넘겨주는 값들이 잘못된 것 같습니다.gemini를 활용해보지 않아서 저도 테스트를 해봐야 알 것 같아요 요건 내일 한번 테스트 해보고 공유 드리겠습니다!

pinecone 임포트 부분이 에러가발생합니다

인프런 인턴의 답변처럼 패키지가 없어서 발생하는 문제입니다 아래 링크를 참고하셔서 패키지를 설치해주세요 https://docs.pinecone.io/reference/python-sdk 다만 에러가 나는 라인이 예시를 보여드리기 위한 부분일 뿐 실제 강의에서 활용되는 부분은 아니기때문에 주석처리 하시고 진행해도 무방합니다

PineconeApiException 어떻게 해결하나요?

안녕하세요! 파인콘 이슈로 다른 분들도 비슷한 오류를 겪으셨는데요, 아래 링크를 참고해서 진행해보세요!https://inf.run/K9sDDhttps://inf.run/nmJBi

커널 재실행 후 Run all 할 경우 에러

말씀하신 것처럼 에러메세지로 봤을 때는 OpenAI org에 토큰 리밋에 걸린 것 같습니다. from langchain.callbacks import get_openai_callback initial_state = {'query': '역삼역 맛집을 추천해주세요'} with get_openai_callback() as cb: for chunk in graph.stream(initial_state): print(chunk) print(f"Input tokens: {cb.prompt_tokens}") print(f"Output tokens: {cb.completion_tokens}") print(f"Total tokens: {cb.total_tokens}")이런식으로 토큰 수를 한번 확인해보시고, 만약 gpt-4o의 context window를 초과하지 않았다면, 사용하신 API KEY의 계정이 OpenAI의 낮은 티어에 속하기 때문일걸로 예상합니다 https://platform.openai.com/docs/guides/rate-limits/usage-tiers?context=tier-one#usage-tiers

gemini 오류관련 질문드립니다.

안녕하세요!혹시 환경변수를 빠트리신게 아닐까요? GOOGLE_API_KEY 값이 .env 에 있어야합니다!

LLM 애플리케이션과 AI Agent 차이점이 뭐에요?

안녕하세요! 용어가 충분히 혼동될 거라고 생각합니다. 아래 그림을 활용해서 설명드려보자면,(사진)LLM 서비스가 가장 큰 개념이고, 그 안에 LLM Application이 있다고 보시면 됩니다이커머스 서비스를 운영한다고 가정할 때, 앱이냐 웹이냐 등등을 구분할 수 있는데 (예를들면 폰에서 앱으로 들어갈지, 컴퓨터를 활용해서 웹페이지로 들어갈지) 이게 어플리케이션에 해당한다고 보시면 됩니다. 그리고 AI Agent와 RAG같은 경우는 분야가 살짝 다른데요, Agent는 LLM Application의 종류라고 한다면, RAG는 LLM을 활용하는 방식입니다. 따라서 RAG를 활용해서 에이전트를 개발한다면 RAG Agent가 될 수 있지만, 에이전트처럼 도구를 활용한다거나 LLM이 스스로 판단하는 능력을 활용하지 않고 RAG를 구성한다면 RAG 어플리케이션이라고 보시면 됩니다. 글로 적어서 이해하기 어려우실 수 있는데, 부연설명이 필요한 부분을 답변으로 주시면 조금 더 자세하게 설명드려보겠습니다!

데이터 전처리 관련 질문드립니다

안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다 그런 상황이시라면 text splitter에서 chunk size와 overlap을 조절해보면서 테스트를 해보셔야 할 것 같아요. 데이터가 제대로 들어갔는데 불러오지 못하는건지 아니면 제대로 들어가지 않은건지 확인이 필요할 것 같습니다

create_react_agent, retriever요약 문제점

안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다.추측하기로는 prompt 가 비어있어서 LLM이 어떤 작업을 할지 명확하지 않아서 요약을 하는 것으로 보이는데요, 전체 코드를 한번 올려주시면 디버깅이 더 수월할 것 같습니다!

langsmith 사용하지 않고 개발 가능한가요?

안녕하세요! 좋은 질문 감사합니다. 아마 core가 디폴트로 langsmith를 설치시키지는 않을거에요. 그래도 설치가 된다고 하더라도 만약 langsmith 기능을 차단하고 싶으시다면 환경변수로 langsmith를 사용하지 않는다고 지정해둘 수 있습니다.os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "false" os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = ""그리고 만약 hub에서 프롬프트를 불러오지 못하는게 문제가 된다면, 직접 해당 기능을 수행하는 프롬프트를 작성하시고 코드를 구현하시거나, hub에서 프롬프트가 어떻게 작성되어있는지 확인하시고, 직접 ChatPromptTemplate 이나 PromptTemplate 을 통해서 구현하실 수 있습니다 예를들면 강의에서 많이 사용되는 rlm/rag-prompt 를 보면 ChatPromptTemplate 의 HumanMessage 라는 것을 확인할 수 있습니다(사진)따라서, hub.pull()이 안되시는 경우 아래 프롬프트를 사용하시면 됩니다from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate rag_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ('human', '''You are an assistant for question-answering tasks. Use the following pieces of retrieved context to answer the question. If you don't know the answer, just say that you don't know. Use three sentences maximum and keep the answer concise. Question: {question} Context: {context} Answer:''') ])

3.4.1 PineconeVectorStore.from_documents() 안됩니다.

얼마전에 다른분이 같은 문제를 겪으셨었는데 ㅠㅠ 해결방안을 공유해주셔서 감사합니다